最近，科研人员普遍抱怨GPT生成的参考文献格式不规范。而由于GPT的自我学习特性，这样的情况没法通过简单的修改配置文件或参数来解决。因此，我们需要采取其他措施来改良它。

我们需要对GPT的工作原理有一定的了解。GPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其核心算法是基于Transformer的编码器-解码器结构。在训练进程中，GPT通过学习大量文本数据，尝试预测下一个单词或字符的几率散布。当输入一句话时，GPT会根据前面的辞汇和语法规则生成出与之符合的文本。在生成参考文献时，GPT会根据已有的信息和规则生成一个参考文献条目，并在此基础上继续生成下一个参考文献条目，以此类推。

但是，由于GPT是一个黑盒模型，我们没法直接修改其中的参数或规则。因此，我们需要从其他角度动身，来解决这个问题。

一种解决方法是通过修改输入数据的方式来影响GPT的输出结果。具体而言，我们可以在输入数据中加入一些援用文献的信息，以便GPT能够对参考文献格式有更好的理解和掌控。例如，在生成论文摘要时，我们可以在输入数据中加入一些类似于“参考文献1”、“参考文献2”等信息，以便GPT能够对它们进行更准确的辨认和处理。

另外一种解决方法是通过后处理的方式来改良GPT生成的参考文献格式。例如，我们可以设定一个后处理程序，对GPT的输出结果进行格式化和修改。具体而言，该程序可以根据科技论文写作规范，对参考文献的格式、标点符号、缩写等进行适当调剂和修改。这类方法虽然需要花费一些人力和时间，但是可以显著提高GPT生成的参考文献的质量和规范性。

GPT生成的参考文献格式不规范的问题是一个较为普遍的困难。为了解决这个问题，我们需要从多个角度动身，采取区别的方法进行改良和修正。通过不断的尝试和优化，相信我们一定能够让GPT生成的参考文献变得更加规范和精准。