arXiv · cs.CL· Kazuki Nakajima·· 19 天前AI 评分48
大语言模型版本更迭削弱 AI 辅助科研写作筛查的可靠性
Large Language Model Turnover Undermines Screening for Artificial Intelligence-Assisted Scientific Writing
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Kazuki Nakajima
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.11599v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究用 4,000 篇 PNAS 前 ChatGPT 摘要及 3 家厂商 23 个 LLM 版本（2023 年 6 月至 2026 年 8 月发布）的重写文本，量化模型版本更迭对 AI 写作筛查的影响。仅用旧版本训练的检测器在模型代际边界处性能崩溃：以误报 1% 人工摘要为基准，边界前可捕获超 99% 的重写，边界后骤降至 3.8%。模拟场景中，覆盖全部 23 个版本的筛查要么误报八分之一的人工摘要，要么漏掉最新版本三分之一的重写，一款商业检测器漏掉了边界后版本的大部分重写。
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