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PROMPTHEUS：一种以人为本的管道，利用大型语言模型简化系统文献综述
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在系统性文献综述中的应用，提出了PRISMA-DFLLM框架，以提高文献综述的效率和准确性。研究表明，LLMs能够自动化文献筛选和提取，显著减少人工工作量，并提升生成效率。案例研究验证了LLMs在学术出版中的潜力，呼吁更新PRISMA指南以整合AI驱动的过程，确保文献综述的透明性和可靠性。
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关键要点
- 提出了PRISMA-DFLLM框架，以提高系统性文献综述的效率和准确性。
- 大型语言模型（LLMs）能够自动化文献筛选和提取，显著减少人工工作量。
- 案例研究验证了LLMs在学术出版中的潜力，特别是在管理和经济学领域。
- 研究呼吁更新PRISMA指南，以整合AI驱动的过程，确保文献综述的透明性和可靠性。
- 通过使用LLMs，文献回顾的过滤效率、速度和准确性得到了提升，减少了假阴性。
- 研究表明，LLMs在文献综述的自动化中占据主导地位，未来将改变科学综述的开展方式。
❓
延伸问答
PRISMA-DFLLM框架的主要目标是什么？
PRISMA-DFLLM框架旨在提高系统性文献综述的效率和准确性。
大型语言模型如何影响文献综述的过程？
大型语言模型能够自动化文献筛选和提取，显著减少人工工作量，提高生成效率。
研究中提到的案例研究主要集中在哪些领域？
案例研究主要集中在管理和经济学领域。
为什么需要更新PRISMA指南？
需要更新PRISMA指南以整合AI驱动的过程，确保文献综述的透明性和可靠性。
使用大型语言模型的文献回顾有哪些优势？
使用大型语言模型可以提高文献回顾的过滤效率、速度和准确性，减少假阴性。
这项研究对未来文献综述的影响是什么？
研究表明，LLMs将在未来改变科学综述的开展方式，提升文献综述的效率和准确性。
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