克拉马斯山脉生态区是北美地区发现的树木最多的地区。俄勒冈州大约有 4,000 种本土植物,其中约有一半位于克拉马斯山脉生态区。该生态区被誉为全球植物学重要地区(全球仅有的
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作为编辑,当《自然》(Else,2023 年)报道了一项研究时,ChatGPT 引起了我们的注意,在该研究中,研究人员要求聊天机器人在医学研究领域撰写摘要。随后,要求人类审阅者在一批原始和生成的摘要中识别这些摘要。审阅者仅正确识别了 68% 的生成摘要,并错误地将 14% 的原始摘要识别为生成的。此外,生成的摘要被抄袭检测器认定为原创(有关详细信息,请参阅 Gao、Howard、Markov、Dyer、Ramesh、Luo 和 Pearson,2022 年)。与此相关,一周后,《自然》(Stokel-Walker,2023 年)报道 ChatGPT 成为几篇学术论文的合著者。因此,我们也必须考虑对 IJRM 的直接影响。ChatGPT 可以成为合著者吗?我们应该如何进行人工智能生成的文献综述?虽然我们在下面阐述了我们对该期刊的相应观点和政策,但我们也看到了更根本的讨论的必要性和机会,即 ChatGPT 和其他形式的生成人工智能 (GenAI) 对研究、教学和商业实践的更大、长期影响。我们在本社论中提供了一个起点,并探讨了 GenAI 的一些机遇和威胁,包括该领域未来研究项目的想法。
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事实检查索赔的真实性通常需要对多个证据判决进行推理。通常,证据句子可能不会总是独立的,可能需要其他else的上下文和参考 - 在哪里了解核心表达式,首字母缩写词,以及报告的发现的范围。例如,学术论文的证据句子可能需要在论文中的上下文和引用论文中的描述,以确定研究发现的范围。但是,大多数事实检查模式主要集中在证据句子中的推理上,而忽略了辅助文本和参考。为了解决这一问题,我们提出了一种新颖的方法,上下文和引用的推理和提示。为了证据推理,我们构建了一个三层证据图,上面有证据,上下文和参考层。我们设计了内部和跨层推理,将三个图层整合到统一的证据中。为了判决预测,我们设计了循证条件的及时编码器,该及时编码器为每种索赔产生独特的提示嵌入。这些有证据的及时嵌入和索赔是统一的,以进行事实检查。实验验证我们模型的强度。代码和数据集可在https://github.com/cezhang01/correct上找到。
我不知道你这个那个,在你身上他我我们为他们知道可以从不你我们到是的人但必须在这里走得很好就像现在只想独自一人如果哦注释 1) 此列表是使用公共/免费字幕(特别是 opensubtitles)创建的。顺序基于字幕中每个单词出现的次数。 2 该列表的原始来源可以在这里找到: 3) 它是根据以下知识共享许可获得许可的: 4) 更多最常用单词列表(其他语言)可以在这里找到: on have morerights not how else had did Maybe曾经见过的那一天回来了,来吧,因为谁或某件事很多可以感谢是的,作为一个孩子,他你也想好的,出来所以在哪里好嘿,有没有发生另一个晚上的时间让一年的某个时刻为什么这个地方有一个很大的模具对不起,我只是在我一个人的时候才这么说的,为什么我会这么想说生活说好吧正在等待如果两次上帝那么错误需要回家爸爸快点进来恭喜让我们听到一点一切当然对我来说一切都很好留在上面问题可以足够每个总是很小因为吃得好想得好还没有信任某人,朋友,甚至亲爱的,可以先找人谈谈,做长时间了解工作世界,嘿自我太多次,然后停止
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