我們提出一套高效的知識型視覺問答方法EKDA，不需大量運算資源。EKDA用LLaMA做知識蒸餾，並結合圖神經網路對齊影像與知識，提升語意理解。實驗在OK-VQA資料集上表現最佳，超越過去方法6.63%。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究人員從美國約15個大型健康系統網站，收集並標註使用者搜尋紀錄，訓練深度神經網路將搜尋分類到504類，模型表現分數約0.70到0.90。這套系統已在全美部署，和GPT-4比較後發現，若有類別清單，GPT-4表現也不錯，還能提升涵蓋率。這研究有助了解美國病患如何搜尋健康資訊。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究提出IDDLLM框架，把大型語言模型應用在時間序列預測，透過把數據拆成整數和小數，再用cross-attention對齊時間序列和文字，顯著提升預測準確度。不只超越現有模型，在少量或零樣本情境下也有很好的表現。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究用DistilBERT深度學習模型來偵測AI生成內容，準確率高達98%，比傳統LSTM加GloVe方法更厲害。結果證明DistilBERT在維護數位內容真實性上很有效，對辨識AIGC有很大幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究分析Reddit /r/AITA板的故事，發現主角性別通常不影響道德判斷，但在友情和感情相關情境下，男性較常被負面評價。結果顯示性別偏見會因情境不同而改變，提醒社會學研究和AI訓練時要注意這類偏見。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

研究團隊開發了一套新評估框架，專門用來評估大型語言模型在菸草研究領域的表現，結合自動指標和專家審查。實測Mixtral 8×7B和Llama 3.1 70B，Mixtral在準確度和專業性都勝出。這套框架有助於提升LLM在特定領域的評估品質，對公共衛生決策和其他專業領域都很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發了 PredIL6，一個結合 148 種模型的機器學習工具，能更準確預測會誘導 IL-6 的胜肽，對免疫反應研究很有幫助。PredIL6 不只提升鑑定速度，也已提供網頁和軟體版，方便大家使用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究打造了一套結合機器學習和大型語言模型的AI系統，能分析資安新聞和原始碼漏洞，有效偵測網路威脅。系統利用資料正規化和進階程式碼分析，提升偵測準確率。多種ML和LLM模型表現都很優異，尤其是用TF-IDF時。整體來說，這個架構比傳統工具更能準確發現新漏洞，且誤報率更低。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT在評估大學生孤獨感和線上社會支持時，和標準問卷結果有不錯的一致性與相關性，沒有明顯偏差。顯示ChatGPT有潛力成為評估工具，但還需要更多不同族群和情境的驗證。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究用AI建立身心疾病知識圖譜，能辨識疾病、症狀和藥物間的關聯。分析圖譜發現，彼此接近的疾病和症狀，臨床上常有相似特徵或會同時出現。這有助於提升診斷與治療效率，對心理健康研究和實務應用也很有幫助。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡