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English(EN) The em-dash em-beds in Congress: A population-level rise in em-dash frequency in U.S. congressional press releases at the dawn of the large-language-model era, 2021-2025

研究：随着LLM的采用，美国国会新闻稿中的破折号频率有所上升

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项最新研究分析了2021年至2025年间超过146,000份美国国会新闻稿，以检测大型语言模型（LLM）使用风格的痕迹。研究人员观察到，在2025年，不带空格的破折号（一种在散文中常见但在美国新闻写作中不寻常的风格特征）的频率显著增加。这种增长发生在ChatGPT等模型广泛采用之后，表明LLM对官方沟通的影响日益增大，尽管研究指出这是一种人口水平的标记，而非确凿的作者身份检测器。 AI

影响 表明LLM正在微妙地影响官方沟通，可能影响政府机构传播信息的方式。

排序理由 该集群包含一篇分析数据并展示研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]

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研究：随着LLM的采用，美国国会新闻稿中的破折号频率有所上升

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Przemys{\l}aw Czuma (Polish Association for Artificial Intelligence in Medicine) ·

    国会中的破折号：大型语言模型时代黎明（2021-2025年）美国国会新闻稿中破折号使用频率的群体性增长

    arXiv:2608.05889v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) can leave small stylistic traces in text written with their help. The most discussed is the em-dash (U+2014), especially the unspaced form word---word, which is normal in typeset English prose but unus…

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