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Human-LLM Coevolution: Evidence from Academic Writing
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了人类作者与大型语言模型（LLMs）在学术写作中的互动。分析显示，作者在使用频繁词汇时进行了调整，反映出对LLMs输出的适应，表明LLMs对学术写作的影响仍在持续。
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关键要点
- 本研究探讨了人类作者与大型语言模型（LLMs）在学术写作中的互动。
- 通过对arXiv论文摘要的统计分析，发现某些词汇的使用频率发生了变化。
- 特定被模型频繁使用的词汇，如'深入'，在2024年初被指出后，其使用频率显著下降。
- 与此相反，LLMs偏好的某些词汇，如'显著'，使用频率持续上升。
- 研究结果表明，学术作者在适应LLMs输出时进行了调整，LLMs对学术写作的影响仍在持续。
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