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近期，ChatGPT在学术研究中的广泛应用引发了Nature关注，担忧其可能被误用，导致学生和研究者将非原创内容作为己作，带来抄袭和研究诚信问题。对此，Nature出台规定要求明确使用并注明，同时科技界也在研发技术以区分AI生成的材料，以维护学术诚信和研究质量。

最新研究表明，ChatGPT生成的代码存在局限性，其准确率在EvalPlus改进测试下下降明显。研究者通过增加难题及修正问题测试了10种代码生成AI，发现它们的准确率普遍降低，ChatGPT和GPT-4性能也下降了约13%。虽然大模型生成代码不完美，但未来监督与优化仍需关注。

这篇论文探讨了佛罗里达大学的研究人员发现ChatGPT能够可靠预测股市趋势，揭示了AI聊天机器人在金融领域的潜力。传统的情绪分析方法被ChatGPT以其卓越的推理和自然语言理解超越，显示出其在解读新闻、辅助投资决策上的优势。然而，投资总是伴随风险，提醒读者在使用任何工具时都要谨慎行事。随着ChatGPT影响力的扩展，NLP领域正面临革新，而无需高昂成本的先进实践正逐渐普及。