在教育中整合大型多模態基礎模型，帶來了許多機會與挑戰。 ### 機會： 1. **個性化學習**：能針對每位學生的需求提供量身訂做的內容。 2. **增強參與感**：結合多種媒介，提升學習互動性。 3. **可及性**：幫助殘障學生，提供替代格式的學習材料。 4. **協作學習**：促進學生間的合作與即時互動。 5. **數據驅動的洞察**：提供學生表現的分析，幫助教師做出明智決策。 ### 挑戰： 1. **公平性**：數位鴻溝可能擴大。 2. **內容質量**：低質量數據可能導致不準確輸出。 3. **隱私問題**：學生數據的安全性需重視。 4. **教師培訓**：教師需額外培訓以有效整合模型。 5. **對技術的依賴**：可能影響學生的批判性思維。 總之，雖然這些模型有潛力改變教育，但需謹慎面對挑戰。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了31個大型語言模型（LLMs）在葡萄牙語醫學知識測試中的表現，特別針對巴西國家醫學考試進行分析。比較了23個開源模型和8個專有模型在399道選擇題上的表現。結果顯示，Llama 3 8B的成功率最高為53.9%，而Mixtral 8×7B達63.7%。較大的模型如Llama 3 70B成功率為77.5%。專有模型GPT-4o和Claude Opus表現優異，分別得86.8%和83.8%。有10個模型在Revalida測試中超越人類，但9個模型在提供連貫答案上有困難。整體來看，較大的模型表現較佳，但某些中型模型也表現不俗。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了ChatGPT-4o在新生兒研究偏倚風險評估的表現，並與2024年發表的Cochrane評估進行比較。分析了九篇研究中的61項隨機研究，結果顯示ChatGPT-4o與原始評估的一致性中等，Cohen's Kappa值為0.43。在分配隱蔽性方面表現最佳（kappa=0.73），但在不完整結果數據方面則最差（kappa=-0.03）。研究指出，ChatGPT-4o在偏倚風險評估中一致性不足，未來應探索其他語言模型或改進提示方式以提升表現。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了OpenAI的ChatGPT-4與Microsoft Copilot在提供3D列印矯正器具資訊的表現，重點在準確性、完整性和回應時間。研究分為五個階段，最終確定105個問題進行測試。結果顯示，ChatGPT-4在準確性和完整性上均優於Copilot，且兩者在評估一致性上幾乎沒有相關性。雖然回應時間無顯著差異，但ChatGPT-4在解答複雜問題上表現更佳。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究提出了一種改良的人工蜜蜂群（ABC）演算法，旨在提升數位健康的決策過程。透過結合文化演算法，這個新方法在雙層進化框架中優化搜尋，並動態調整參數以增強搜尋效率。實驗顯示，這種演算法在尋找最佳解的成功率達96%，顯著提升醫療資源的優化效率與準確性。與ChatGPT結合後，還能生成個性化建議，更好地滿足用戶需求，為數位醫療的科學決策提供了重要工具。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究分析了2013至2023年間，美國十個政治多元城市的地方新聞媒體對警察的報導，特別是在針對黑人公民的警察暴力事件後。儘管公眾認為媒體對警察的批評變得更尖銳，研究卻發現批評程度其實相對穩定。雖然佛洛伊德被謀殺後，負面報導短暫增加，但並未造成持久變化。保守派和自由派城市的報導差異不大，顯示媒體未顯著迎合政治傾向。共和黨人認為新聞對警察支持較高，但兩派都認為批評程度未變。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究比較了AI支援的搜尋引擎與傳統醫院內部網路在急診醫生檢索臨床資訊的效果。研究分為兩階段，第一階段觀察10位醫生使用內部網路，第二階段則觀察另一組10位醫生使用AI搜尋引擎。結果顯示，AI組醫生的臨床經驗較多，搜尋次數較少但每次花的時間多了43秒。兩組的滿意度相似，AI搜尋引擎的淨推薦值為20。研究認為AI搜尋引擎有潛力改善臨床指導，未來應針對不同用戶群體進行進一步研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這篇綜述探討自然語言處理（NLP）技術，特別是大型語言模型（LLMs）和變壓器架構在分析人類基因組測序數據中的應用。文章分析了2021年至2024年4月間的26項研究，顯示NLP技術能顯著提升基因組信息的理解，尤其在預測調控元件方面。雖然這些技術有助於改善基因組數據分析效率及推進個人化醫療，但仍面臨數據可及性和模型透明度等挑戰，需進一步研究以完善應用。總體而言，NLP在基因組測序分析中的重要性日益增加，未來仍有改進空間。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究評估了GPT-4和BioMistral 7B兩個大型語言模型在回答罕見疾病病人詢問的表現，並與醫生的回應進行比較。結果顯示，GPT-4的表現優於醫生和BioMistral 7B，回應被認為正確且具同理心。BioMistral 7B的回應則部分正確，而醫生的表現介於兩者之間。專家指出，雖然LLMs能減輕醫生負擔，但仍需嚴格驗證其可靠性。GPT-4在溝通上表現佳，但需注意回應的變異性和準確性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究系統性地回顧了人工智慧（AI）在醫學領域的發展，特別是ChatGPT在腫瘤學中的重要角色。最近的進展顯示，ChatGPT能協助收集病歷、診斷、生成電子病歷、提供營養支持、參與多學科團隊及制定個人化治療計畫。不過，數據隱私和法律問題仍需解決，才能安全地整合進臨床實踐。如果這些挑戰克服，ChatGPT有望顯著提升腫瘤學的診斷和治療，改善病患照護及醫療服務品質。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡