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NLP researchers
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调查发现大型语言模型的使用挑战众包数据完整性
一项针对155名研究人员的调查显示，大型语言模型（LLM）的日益普及对众包数据的完整性构成了重大挑战。尽管44%的受访者观察到他们的数据中存在LLM的使用，但许多人仍不确定有效的缓解策略。研究界认为，目前的检测方法，如识别风格模式和快速完成时间，尚不足以应对这一挑战。
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计算机科学研究者不信任大型语言模型排行榜但仍在使用它们
一项新研究揭示，计算机科学研究者对大型语言模型（LLM）排行榜持有矛盾的看法。尽管普遍不信任其可靠性和稳健性，研究者们仍将这些排行榜作为非正式的决策参考。选择模型的主要机制是同行网络，而非排行榜，并且人工投票排行榜比静态基准排行榜更受欢迎。排行榜的影响力在不同子领域之间也存在显著差异，自然语言处理（NLP）研究者比人机交互（HCI）或系统/隐私领域的研究者更感压力，需要与最先进的模型进行比较。大多数研究者认为缺少的一个关键功能是成本透明度。