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最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
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