這篇文章介紹一種新型神經網路模型ChatSOME，模仿人腦如何透過共同經驗和多種自我組織過程（如記憶、感知、情緒、注意力）來理解語言。不同於現有AI，ChatSOME能有意識地辨識無限視覺場景，並將其與情緒和語言連結，採用適應性共振理論來強化學習與記憶，並回顧神經網路發展歷程。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

沙烏地阿拉伯多數兒科急診醫師對 AI 工具像 ChatGPT 持正面看法，認為有助於診斷、紀錄和學習。不過，遇到複雜議題時還是偏好傳統資源，也擔心 AI 準確度、病人安全和缺乏規範。大家都想用 AI，但認為需要明確指引和監督，才能安全有效整合進臨床和教學。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT對大多數常見眼科問題的回答都算適當且內容完整，易讀性大約是高中程度。不過，像青光眼和白內障這類較複雜的問題，ChatGPT的回答就比較不夠精確，建議遇到這類狀況還是要諮詢專業醫師。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估14款開源大型語言模型，從心臟超音波報告中擷取臨床資訊。表現最佳的Gemma2:9b-instruct模型準確率很高，證明開源LLMs能有效且高效擷取醫療資料，是不需依賴專有模型的實用選擇。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，ChatGPT-4 Vision 在分析甲狀腺結節超音波影像時，診斷準確度和住院醫師差不多，但還是比不上主治醫師。它在結節分類上的表現也和住院醫師蠻一致的。整體來說，ChatGPT-4 Vision 有機會成為輔助醫師評估甲狀腺結節風險的工具，未來有潛力整合到臨床流程，幫助經驗較少的醫師提升診斷品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇研究發現，閱讀時句子中相鄰詞彙的語意向量距離，和大腦特定頻率（特別是 gamma 波段）的神經活動有關，尤其在中文閱讀時最明顯。這支持大腦可能用類似向量的方式處理語言。不過，不同語言和文本特性會影響這種關聯。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出一個結合「相關性」和心智理論的模型，來解釋人在時間壓力下怎麼挑選要傳達的資訊。實驗發現，這個模型不只比GPT-4更能準確預測人類的溝通選擇，還能提升AI協助下的任務表現和使用者滿意度，證明它能有效掌握人類精簡溝通的方式。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

最新研究分析4,000年來全球65,000部電影和文學作品，發現故事內容越來越偏向虛構，和現實的連結變少。這現象在主角、情節和背景都很明顯，經濟繁榮時期特別明顯。不同文化和媒體都有這趨勢，可能跟社會和生態變化影響觀眾口味有關。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

自2017年起，精準畜牧管理（PLF）從單純監測進化到結合AI、感測器和物聯網，能早期偵測疾病、提升動物福祉和農場效率。未來趨勢包括導入大型語言模型、聯邦學習及協助小型農場應用。挑戰則有資料標準化、網路連線、成本和倫理問題。跨領域合作是推動永續畜牧的關鍵。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇論文提出 PRIOR-PQ 認知模型，說明人們回答是非題時，會推測提問者的意圖，導致過度詳盡的回答。這模型預測人類回答比傳統模型和大型語言模型更準確，還提出新提示法讓語言模型更像人類。研究強調理解提問者目標對打造更自然的對話系統很重要，並結合語意學、認知科學和 AI。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡