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大型语言模型在科学文献和引用实践中的内化程度有多深？
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）对科学文献引用实践的影响，发现LLMs倾向于优先引用高被引论文，从而强化了马太效应。这种偏好可能重塑引用实践，进而影响科学发现的进程。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）对科学文献引用实践的影响。
- LLMs倾向于优先引用高被引论文，强化了马太效应。
- 不同领域之间的引用偏好存在显著变化。
- LLMs在引用选择上的偏好可能重塑引用实践。
- 这种变化可能影响科学发现的进程。
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