一篇新的研究论文探讨了引文如何影响科学问答中人类和大型语言模型（LLM）的偏好。研究发现，人类倾向于偏好多样化的引文但数量不宜过多，而大型语言模型也表现出一些与引文相关的偏好，尽管这些偏好因模型和数据而异，即使在没有直接访问引文来源的情况下也是如此。这些发现对如何为大型语言模型训练收集偏好数据具有启示意义。 AI
影响 了解引文如何影响大型语言模型的偏好可以带来更可靠、可验证的人工智能生成内容。
排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的关于大型语言模型行为的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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