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本文介绍了 KoNeoBench，这是一个精选的基准数据集，用于评估大型语言模型对韩语新词的理解，基于自2020年以来的1,785个在线新闻条目。它揭示了当前 LLM 在处理近期词汇变化和特定韩语语言特性方面的局限性。
ChronoLens是一个框架，利用多语言语言模型和crosscoders测量五个议会传统（1803–2026年）中4498万篇文档跨语言层面的历史语言变化，表明变化幅度和方向在不同语言和不同时间会有所不同。
本文研究写作中大型语言模型日益增长的使用如何改变科学交流，利用 ACL 论文语料库和合成数据展示词汇和风格变化，并通过专家标注将这些变化与主观阅读体验联系起来。
作者探讨了LLM如何影响编码和日常语言中的用词，发现LLM偏好的词汇在编程会话和Google Trends中出现的频率均有所增加，这引发了人们对人类开始采用LLM写作风格的担忧。