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這項研究發現,ChatGPT-4.0在酵素學考試的表現優於3.5版,但兩者分數都比學生低,尤其在實驗室分析題目上差距更明顯。雖然聊天機器人有助學習,但目前還無法取代人類專業知識。 相關文章 PubMed DOI 推理

四款大型語言模型用來產生多發性骨髓瘤和AL類澱粉沉積症治療的臨床摘要,Claude在正確性和完整性上表現最好,但沒有任何模型能完全正確。所有模型產出的內容都需要專家審查,目前還不適合單獨用於臨床摘要。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,ChatGPT-4o等AI模型在燒燙傷診斷上表現和有經驗的醫師差不多,報告也更好懂。不過,AI的治療建議常常太籠統,缺乏個人化。AI可以當輔助工具,但還是需要醫師把關,確保治療安全又符合每個病人的需求。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究發現,ChatGPT-4在回答全髖關節置換術後性生活相關問題時,表現普遍算是「尚可」,尤其適合用來做一般衛教,特別是面對敏感話題。不過,遇到需要更專業或個別化的情境時,ChatGPT的表現就比較有限,因此還是要依賴專業醫師的建議。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇論文回顧了在Industry 5.0和大數據下,工業故障診斷的最新方法,重點在多元資料來源、深度學習技術及大型模型的應用。作者也指出,未來要提升資料品質、強化深度學習的可解釋性,並發展邊緣運算的大型模型。 相關文章 PubMed DOI 推理

ACBreaker 是一套用大型語言模型(LLM)協助找出物聯網裝置網頁介面存取控制漏洞的新方法。它會先把韌體程式碼拆成小區塊,再用 LLM 萃取裝置細節,最後結合模糊測試來找漏洞。實測 11 款裝置,發現 39 個新漏洞,部分還拿到 CVE 編號。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究解決了社群媒體上IoC分類缺乏高品質標註資料的問題,透過微調GPT-3.5來產生擬真合成資料集。用這些資料訓練模型,準確率最高達82%,證明微調後的LLM能有效生成有用的資安資料,提升IoC分類表現,對資安領域很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇論文提出一套結合AI路線優化、知識圖譜決策、LLM對話助理及MR頭戴裝置的最後一哩配送系統,提升物流協作與資訊共享。原型已在義大利阿普利亞測試,證實可行性與效益,但也發現實務應用上的挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理

這項研究比較 GPT-4o、Llama-3 (70B) 和 Mixtral (8x7B) 三款大型語言模型,發現 Llama-3 (70B) 和 GPT-4o 拆解餐點成分的表現都比 Mixtral 好,尤其 Llama-3 (70B) 準確率和 F1-score 都最高。結果顯示,像 Llama-3 這類開源模型,對個人化營養和餐點客製化很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理

這篇綜述分析67篇AI應用於MRI的研究,發現AI能加快掃描和判讀速度、自動分割影像,提升工作效率。常用技術有ResNet、U-Net等卷積神經網路。雖然AI表現不錯,但因外部驗證不足、資料集不一致,臨床應用還有限。未來需更多標準化研究,才能讓AI安全有效地用在臨床MRI。 相關文章 PubMed DOI 推理