LLMs在臨床應用上很強大，但缺乏標記數據。為了掌握臨床知識，需要進行上下文學習。研究評估了零-shot和少-shot臨床信息提取的提示工程技術。結果顯示，定制任務特定提示至關重要，而啟發式和集成提示也很有效。GPT-3.5表現最佳，並且集成方法有助於提升性能。這項研究為臨床自然語言處理的提示工程提供了重要的指導。 PubMed DOI

Transformer神經網絡，特別是大型語言模型(LLMs)，在材料分析、設計和製造上很有效。它們能處理各種數據，支持工程分析，像MechGPT在材料力學領域表現出理解能力。檢索增強的本體知識圖表等策略可提高生成性能，解決困難。這些方法在材料設計探索中有優勢，並提供見解。非線性取樣和基於代理的建模增強生成能力，改進內容生成和評估。例如，問答、代碼生成和自動生成力場開發。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何生成符合病人和醫師需求的醫療建議回應。研究團隊透過人員參與的迭代過程，優化提示，提升回應質量。經過三次迭代後，臨床醫師對草擬回應的接受度從62%提升至84%，且74%的回應被評為「有幫助」。病人也認為優化後的回應在語氣和質量上更佳，76%的病人無法分辨人類與LLM生成的回應。研究顯示，根據醫師和病人的反饋來精煉提示，能有效生成有用的醫療建議。 PubMed DOI

從生物醫學文獻中提取準確資訊相當複雜，因為這個領域跨學科且術語專業。早期的自然語言處理（NLP）方法常常無法掌握語言的細微差別，導致錯誤答案。隨著變壓器模型的出現，大型語言模型（LLMs）在問答任務中表現改善，但仍面臨挑戰，經常產生「幻覺」信息。我們的研究透過增強檢索架構來提升LLMs在生物醫學問答中的表現，並開發了問答機器人WeiseEule，強調用戶查詢信號的重要性，改善了回應的準確性和相關性。 PubMed DOI

在研究中，我探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，對複雜行為科學實驗結果的預測能力。結果顯示，GPT-4在預測情感、性別和社會認知方面，與119位人類專家的表現相當，相關性高達0.89，而GPT-3.5則僅有0.07。在另一項研究中，讓大學參與者與GPT-4驅動的聊天機器人互動，提升了他們的預測準確性。這些結果顯示，人工智慧在預測行為主張的實證支持上，可能成為有價值的工具，並強調人類與AI合作的潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）將顛覆骨科護理，透過數據分析提升診斷準確性、治療計畫及病人管理。與傳統AI不同，生成式AI能根據特定提示為醫生提供相關資訊，並自動化文獻回顧、簡化流程及預測健康結果。 有效的提示設計對優化大型語言模型（LLMs）至關重要，能確保AI輸出的準確性，並促進臨床倫理決策。醫生應了解LLMs的限制，如令牌數量及生成不準確資訊的風險，這對於有效運用生成式AI及處理倫理問題非常重要。 PubMed DOI

這項研究提出了雙策略材料智能設計框架（DSMID），旨在解決材料科學中小型數據集的挑戰，提升機器學習模型的準確性。框架結合了兩種方法：對抗性領域自適應嵌入生成網絡（AAEG），能在僅有90個數據點的情況下改善材料特徵化；自動化材料篩選與評估管道（AMSEP），利用大型語言模型高效篩選合金設計。實驗顯示，該框架在新型共晶高熵合金的識別和製備上表現出色，顯著提升了材料設計的效率與成本效益。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）和生成智能如何改變時尚產業的設計、生產和零售流程。研究指出這些技術能帶來產品個性化和改善顧客互動的好處，但也面臨空間理解和設計細節的挑戰。為了克服這些問題，建議採用混合智能的方法，並強調在空間參數理解和設計工具上的進步。最後，研究認為儘管LLMs在時尚領域潛力巨大，但仍需進一步研究以提升其整合性和有效性。 PubMed DOI

這項研究強調生成式人工智慧（AI）在健康照護中，特別是針對2型糖尿病患者用藥遵從性方面的潛力。研究提供了一個透明的提示設計和內容生成過程，並附上1,150則由GPT-3.5模型生成的訊息，這些訊息符合可讀性和簡訊標準。研究指出生成訊息的多樣性，並建議這種方法能提升健康內容開發的效率與透明度。未來需評估這些介入措施對行為改變的倫理影響和有效性。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）對自然科學和社會科學的影響，特別是透過生成代理模型（GABMs）模擬人類行為。研究涵蓋網絡科學、演化博弈論等領域，顯示LLMs能預測社會行為、增強合作及模擬疾病傳播。雖然LLMs能模仿公平性和合作，但仍面臨提示敏感性和幻覺等挑戰，影響行為一致性。未來研究應聚焦於完善模型、標準化方法，並探討LLMs與人類互動可能帶來的新合作行為，重塑決策過程。 PubMed DOI