在本研究中，LLM在不同學科領域的文獻推薦表現顯示出一定的變異性。以深度學習、自然語言處理和強化學習為例，LLM在這些領域的推薦結果與實際重要文獻的相似度有所不同。特別是在深度學習領域，LLM的推薦結果與實際文獻的對應性較高，這可能是因為深度學習的歷史相對較短，且發展迅速，關鍵文獻的影響力較為明顯。然而，在自然語言處理和強化學習領域，LLM仍然偏好推薦近期發表的文獻，並且在團隊規模和文獻的干擾性方面並未顯示出明顯的偏好。這些結果表明，LLM在不同學科的文獻推薦中，普遍存在對於新近發表文獻的偏好，並且在某些領域中，LLM更傾向於推薦由大型團隊所產出的研究成果，這可能反映了LLM在訓練數據中的偏見和趨勢。