感觉被ds骗了
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我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
- B05C-BF8202578649.png(125.9KB)
（为什么总有人想依赖大语言模型的真知识容量啊……
几百b参数训练的也只是最能接上话的主持人，不是学科大佬啊……
（否则要这么多研究生干什么呢？？
最近看见好多学科的人在吐槽deepseek言之凿凿地编造文献…这个过程去年前年gpt刚热起来的时候已经经历过一次了
DreamO (O) 在 ta 的帖子中提到：
我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
签名档
喳！
这太常见了
有人遇到过五篇都找不到的
DreamO (O) 在 ta 的帖子中提到：
我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
签名档
昔新旧，今左右；往北大，来清华。孑民言，月涵行。德日继，欧美承。
>梅贻琦曾说过，他对政治无深研究，但对于办大学，他认为：
>“应追随蔡孑民（元培）先生兼容并包之态度，以克尽学术自由之使命。昔日之所谓新旧，今日之所谓左右，其在学校应均予以自由探讨之机会……此昔日北大之所以为北大，而将来清华之为清华，正应于此注意也。”
是言之经典，当不亚于“大楼大师说”，然知者不多，故亦移作签名档。
（我知道贵校有人对蔡校长不感冒，它们想踩就踩）（此处用“它们”，表万物一体之意，以免性别歧视之讥）
最近一段时间deepseek的联网搜索功能用不了，在回答的开头应该有提示的。在不能联网搜索的情况下，大语言模型就是个文字接龙机器，只负责从模型里生成它认为最合适的回答，不负责跟任何信源对比核实。用哪家的产品都一样有这个问题。
你图里圈出来的那些引用，只不过是看起来像引用的陈述文字，是模型训练时跟训练材料里那些论文学来的，那也是文字接龙的一部分而已。模型不知道那些是必须抠字眼比对的事实信息，只当作是可以泛化的知识来学，就会出现“编造引用”的现象。而真正的联网搜索引用，会有小数字或图标索引，鼠标悬停上去会显示来源网址的。我不知道deepseek的格式，但大多数产品都是用类似的方式来表达引用来源。
DreamO (O) 在 ta 的帖子中提到：
我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
有道理，谢谢解释
Maxwell ( ) 在 ta 的帖子中提到：
最近一段时间deepseek的联网搜索功能用不了，在回答的开头应该有提示的。在不能联网搜索的情况下，大语言模型就是个文字接龙机器，只负责从模型里生成它认为最合适的回答，不负责跟任何信源对比核实。用哪家的产品都一样有这个问题。
你图里圈出来的那些引用，只不过是看起来像引用的陈述文字，是模型训练时跟训练材料里那些论文学来的，那也是文字接龙的一部分而已。模型不知道那些是必须抠字眼比对的事实信息，只当作是可以泛化的知识来学，就会出现“编造引用”的现象。而真正的联网搜索引用，会有小数字或图标索引，鼠标悬停上去会显示来源网址的。我不知道deepseek的格式，但大多数产品都是用类似的方式来表达引用来源。
[图片]
……
感谢您的质询。我需要澄清，在上一个回答中引用的数据是出于示例目的，用于展示如何通过数据支撑来增强论证的说服力，并非直接引用自特定文献。这些数据是基于对相关领域研究现状的理解而构建的示例性数据，旨在展示基金申请书撰写中数据引用的规范方法。
DreamO (O) 在 ta 的帖子中提到：
我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
我觉得deepseek-r1不是用来自动写综述，特别是与事实有关的东西，而是辅助一些复杂问题的思考方式，相关依据可能还得靠我们自己来找
DreamO (O) 在 ta 的帖子中提到：
我找不到这两篇文章……
（1）DNS of droplet breakup and scalar mixing in high-density-ratio turbulent flows
（2）Machine learning-enhanced modeling of scalar transport in deformable droplets with large density ratios
