ChatGPT对学术的助力,是否颠覆?
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ChatGPT对学术的助力,是否颠覆?

本文探讨了ChatGPT对学术教育的影响。虽然ChatGPT可能会颠覆传统的文献综述和文献综述方法,但它的出现确实对学术训练是很有帮助的。ChatGPT可以对已有的知识进行梳理和综合,从而提高学生的材料搜集和分析能力,有助于学术训练的进行。但是,由于ChatGPT的出现,学生可能会更倾向于抄袭,因此作业的区分度可能会受到影响。未来,也许作业需要采取面试的方式,以有效防止作弊。
人文学科在「软自杀」
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人文学科在「软自杀」

AI 带来的改变。文章探讨了 ChatGPT 的出现对人文学科的影响,以及工程师和教育工作者对 ChatGPT 的忽视。文章认为,ChatGPT 可能会让一些人作弊,但也可以成为强大的助教和创造力的工具。同时,文章也呼吁人们重新思考教学和打分的方式,以应对 ChatGPT 带来的变化。文章以幽默的方式结束了,但也提醒我们,我们需要对 AI 带来的改变保持谨慎和思考。
ChatGPT可以写论文,但并非所有人都
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ChatGPT可以写论文,但并非所有人都

本文介绍了ChatGPT这个智能聊天机器人,以及它的强大功能,可以与人聊天互动,回复邮件,甚至生成论文。但是,使用ChatGPT写论文存在风险,可能会被判定为学术不端。一些学校已经开始采取措施抵制这种AIarticlegenerator,并开发更高级的工具来检测论文是否由AI撰写。因此,使用ChatGPT写论文需要谨慎,学生应该学习知识和技能,而不是被工具所驾驭。
使用ChatGPT生成论文的方法和技巧:
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使用ChatGPT生成论文的方法和技巧:

本文介绍了如何使用强大的语言模型 ChatGPT 来生成各种文本,包括论文。使用 ChatGPT 生成文本需要提供概述文章主题和结构的提示,然后微调模型并生成文本。生成文本的最终输出需要编辑和修改,以确保文章是用自己的声音写成的,具有自己的个性和观点。此外,作者还提供了一些写作技巧,如研究、创建一个大纲、使用强有力的论文陈述、证据使用、避免剽窃、校对和修改、使用正确的格式和个性化写作技巧等,以帮助写出一篇好文章。
论文地址:如何写好一篇论文
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论文地址:如何写好一篇论文

本论文旨在探讨论文地址在文献传递中的作用。通过对文献传递的影响因素进行分析,提出了论文地址在文献传递中的重要性。通过对相关文献的实证研究,证明了论文地址在文献传递中的作用。因此,本论文的结论是,论文地址在文献传递中具有重要作用,应该被广泛应用于文献传递中。
如何培养自己的领导力?

如何培养自己的
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如何培养自己的领导力? 如何培养自己的

文章讲述了关于人工智能在医疗领域的应用,以及其对医疗行业和人类健康的潜在影响。文章指出,人工智能技术在医疗领域的应用可以提高医疗效率和准确性,减少医疗错误,从而降低医疗费用和患者痛苦。同时,文章也提出了人工智能在医疗领域的应用存在一些挑战,包括数据隐私和安全、算法偏见以及缺乏对人工智能的伦理审查等。文章呼吁对人工智能在医疗领域的应用进行深入的研究和探讨,以确保其对人类健康和福利产生积极的影响。
Nature新规:用ChatGPT写论文可以,列为作者不行
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Nature新规:用ChatGPT写论文可以,列为作者不行

詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 面对ChatGPT,Nature终于坐不住了。 本周,这家权威学术出版机构下场,针对ChatGPT代写学研文章、被列为作者等一系列问题,给了定性。 具体来说,Nature列出两项原则: (1)任何大型语言模型工具(比如ChatGPT)都不能成为论文作者 ; (2)如在论文创作中用过相关工具,作者应在“方法”或“致谢”或适当的部分明确说明。 现在,上述要求已经添进作者投稿指南中。 近段时间,ChatGPT染指学研圈情况越来越多。 去年12月一篇雷帕霉素抗衰老应用的论文中,ChatGPT就曾被列为一作,引发业内争议。该篇之外,还有不少研究将ChatGPT列为作者。 Nature也已注意到此类状况,他们于12月进行了一项调研显示,293名受访的教授老师中,20%已经发觉或目睹学生在用ChatGPT完成作业或论文,更多人对此表示担忧。 此次,Nature所发表的声明,正是希望对种种争议给予定性。 多篇论文已将ChatGPT列为作者 ChatGPT由OpenAI在去年11月末推出,因其表现大幅超越此前大型语言模型(LLM),迅速成为岁末年初第一号“窜天猴”。 在新媒体、影视、软件开发、游戏互动等领域中,ChatGPT被迅速加以利用,辅助生产提升效能。 学研圈也不例外。 据Nature统计,使用ChatGPT并将其列为作者的论文最少有4篇。 其中一篇预印本在2022年12月发表于医学预印本资料库medRxiv上。该论文研究了ChatGPT在美国医学执照考试中的表现。尽管研究关于ChatGPT,但作者栏中也列上了ChatGPT。 另一篇论文发表在《护士教育实践》杂志上,关于开放人工智能平台在护理教育中的利弊,同样,ChatGPT被列入作者栏: 第三篇论文来自AI药物研发公司Insilico Medicine,内容关于一种新药雷帕霉素,发表于《Oncoscience》。同样,ChatGPT被列为作者。 第四篇稍显“古早”,发表于2022年6月,探讨主题就是——AI生成论文的能力如何。被列入作者一栏的AI也并非ChatGPT,而是更早发布的GPT-3。 尽管上述研究内容多少都与生成语言模型有关,但对于严肃的科研活动来说,使用“研究对象”写论文,并将其列入作者栏,不可避免引发了争议和质疑。 且即便不将AI列为作者,学研圈使用ChatGPT的情况也越来越普遍。 前文提及AI药物研发公司Insilico Medicine的CEO,Alex Zhavoronkov,他透露道,其所在的机构已发表了80多篇由AI工具生成的论文。 英国教授Mike Sharples一直关注生成AI对学术研究的影响。不久前,他在推特上亲手演示了如何用大型语言模型10分钟生成一篇学术论文,一步步描述自己如何用AI根据标题生成摘要,也引发不小讨论。 学生使用ChatGPT帮助撰写论文、生成代码、完成作业更为普遍,目前,美国已有部分地区教育机构禁止使用该工具。 就在上周,北密歇根大学一位学生依靠ChatGPT写出全班最高分论文。 有意思的是,该学生之所以被抓住,是因为所提交文章逻辑过于连贯,结构过于合理,以至于导师专门去质问了一下才得知真相。 △ 北密歇根大学 需要明确的是,上述抓包只是偶然,更多时候,生成内容已让科学家们真假难辨。 Nature此前一篇文章指出,ChatGPT发布后,伊利诺伊州西北大学一个研究小组就在探究,使用该AI工具生成医学论文摘要,科学家是否能识别。 结果发现,AI生成摘要均通过了抄袭检测器,在人工审核中,32%的AI生成摘要被认为是真实人类完成的。 已在开发辨别工具 此番Nature下场,表明了他们对ChatGPT引发问题的重视。 在最新内容中,Nature表示,学研圈都在担心,学生及研究者们可能会以大型语言模型生成的内容当作本人撰写的文本,除却冒用风险外,上述过程还会产生不可靠的研究结论。...
ChatGPT竟然出现在论文共同作者栏:我研究我自己,怎么啦?
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ChatGPT竟然出现在论文共同作者栏:我研究我自己,怎么啦?

编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT写文章很6,咱们都知道,但是,最近越来越多的医学论文中,它开始作为作者出现了!这合理吗? ChatGPT竟然成论文的共同作者了? 在去年12月发表的一篇预印本论文中,我们惊讶地发现,作者一栏中赫然惊现了ChatGPT! 论文地址:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.12.19.22283643v1.full ChatGPT这是成精了? 虽然大家都知道,ChatGPT拥有超强的写作能力,但是,它已经能和人类合作,写出一篇研究自己的论文了吗? (没准还真行) 带着一百个问号,小编点开这篇论文开始仔细研究,不过读完之后,一百个问号变成了一千个。 就是说,并没有看出哪句话是ChatGPT写的。只能说,ChatGPT的确在研究中扮演了十分重要的角色。 然而,这就更加让人困惑了:一个生物学实验中有了小白鼠参与,小白鼠就可以出现在作者栏里吗?(恒河猴、羊驼、兔子、果蝇纷纷表示不服 ) 对此,网友也看懵了:也不知道是他们强迫ChatGPT去参加USMLE考试更有趣,还是让人工智能成为论文作者更有趣。 被迫参加考试,还成了论文作者 所以,在这篇论文中,ChatGPT究竟是扮演了怎样的角色呢? 让咱们来捋一捋。 文章标题是《ChatGPT在USMLE上的表现:使用大型语言模型进行AI辅助医学教育的潜力》。 总的来说,就是研究人员让ChatGPT参加了一个美国的医学执照考试。 为什么选择这个考试呢? 这是因为,这个考试的难度很高,问题非常复杂(无论是语言上,还是概念上),同时呢,又有着高度标准化的规范。 巧了不是,这些恰恰都是AI的强项。 没有经过专门的训练或强化,ChatGPT在三项考试中几乎都及格了,或是接近及格。并且,在ChatGPT的答卷,给了研究者很大的惊喜。 下面咱们来具体说说。 USMILE有多难 美国的医学执照考试USMILE,涵盖了基础科学、临床推理、医疗管理和生物伦理学。 它的问题在文本和概念上都很密集。 试题的小插图中,包含大量多模态的临床数据(包括病史、体格检查、实验室值和研究结果),而参加考试的学生,需要做出诊断,鉴别出许多模棱两可的情景。 论LLM与USMILE的适配性 研究者为什么看上了ChatGPT作为「小白鼠」呢? 以往的AI模型,主要是深度学习 (DL) 模型,用于学习和识别数据中的模式。 而ChatGPT属于通用大规模语言模型(LLM)。基于新型AI算法,经过训练的LLM可以根据前面单词的上下文,预测一个给定的单词序列的可能性。 因此,如果能够在足够大的文本数据上进行训练,那么LLM便可以生成从未观察到的新词序列,而这些语句,都是基于自然人类语言的合理序列。 不许刷题,ChatGPT零准备上考场 ChatGPT之所以强大,是因为它站在GPT3.5的肩膀上。而GPT3.5是在OpenAI 175B参数基础模型上训练出来的,另外,它还通过强化和监督学习方法,从网络上获取了大量的文本数据。 但是这次,ChatGPT是完全的「裸考」了。 这次的试题,是研究者在2022年6月,从USMILE的官方样题中抽取的376道公开试题。 并且,研究者进行了随机抽查,确保这些题在2022年1月1日以前并没有相关内容被收录进谷歌索引。 要知道,ChatGPT的训练数据集就截止在这个时间之前。也就是说,ChatGPT事先并没有见过这些题。 实验方法概述 结果,ChatGPT在考试中越战越勇,准确性不断提高,这说明,它在不断学习,不断完善自己。 到最后,它逐渐逼近甚至超过了USMILE的及格线。 ChatGPT在USMLE中的表现相当优异 另外,在考试中,ChatGPT还会针对问题产生新的见解,这就可以帮助人类更好地理解问题。...