這篇研究發現，雖然最大型的語言模型（像是ChatGPT-4）在語法判斷上表現比人類好，但這優勢只出現在語法正確的句子，而且模型回答也比較不穩定。單靠把模型做大，還是無法讓AI像人類一樣理解語言，兩者在學習語言的方式上有根本差異。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

沙烏地阿拉伯某護理學院研究發現，師生對ChatGPT的知識屬中等，態度多偏正面，但教師較擔心抄襲和正確性等倫理問題。是否用過ChatGPT、年級和教學年資都會影響看法，其中實際用過影響最大。大家關注用途、好處、疑慮和改進建議。建議加強AI素養教育和指引，才能負責任地運用於護理教育。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

ECLoRA 是專為資源不均的客戶端設計的聯邦式微調方法，能用不同 LoRA 階數訓練大型語言模型。它用隨機化 SVD 提升聚合效率，並加上誤差補償，讓準確率更高、收斂速度更快（提升 1.54× 到 3.01×），聚合運算也比傳統 SVD 快約 40 倍，非常適合現實中的異質聯邦學習應用。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

AMSunda 資料集是首個專為巽他語資訊檢索任務設計的資源，適合用來微調和評估嵌入模型。內容包含三元組（查詢、正向、負向）和 BEIR 格式資料，共有 1499 篇文件及數千筆查詢，有助於推動巽他語 IR 模型的研究發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究發現，GPT-4在精神科急診案例的分級上，和臨床醫師的判斷高度一致（Cohen’s Kappa 約0.77–0.78），但有點偏向過度分級（偽陽性較多，沒有偽陰性）。GPT-4有潛力成為精神健康電話分級的輔助工具，但建議還需再優化，才能更貼近臨床需求。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

這項研究開發的 GlaucoRAG AI 工具，結合大型語言模型和青光眼專業知識庫，在診斷和答題表現上超越一般 AI，甚至可媲美專科醫師。它準確度高、答案相關，未來有望協助青光眼臨床判斷、研究和病患衛教。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

MedReadCtrl 是一套新架構，能讓大型語言模型依照使用者的醫療素養調整資訊難易度，讓內容更好懂又不失原意。它在可讀性和內容簡化上比 GPT-4 更優秀，特別適合幫助醫療素養較低的病患，獲得專家肯定，有助提升 AI 醫療服務的普及與公平性。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

作者介紹了GAME這個由社群推動的標準化系統，專門用來評比基因體學機器學習模型。它用API介面確保相容性，透過容器化提升重現性，還有LLM自動配對模型和任務。這個框架讓新增模型和任務變得很簡單，重點在推動一致、可擴展的模型評估，加速基因體學研究發展。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

一項針對七國醫學生的調查發現，多數人知道ChatGPT等大型語言模型，主要用於研究，但對醫療應用不熟悉。雖然過半支持醫療使用LLMs，但不少人對安全性有疑慮。研究指出，醫學生對臨床全面採用LLMs仍有猶豫，建議未來加強相關態度與倫理研究。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡

CancerClarity 是一款用 R Shiny 開發的癌症數據分析工具，結合 AI 和資料視覺化，能把複雜的癌症統計轉成簡單易懂的說明。使用者可依縣市查詢數據，並即時獲得客製化解說，協助社區中心更有效做出公共衛生決策。未來還會加入更多功能，提供更精確的指引。 相關文章 PubMed DOI 推理 ♡