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

這個對話系統的目的是改善機器人與孩子的互動，透過更好地理解孩子獨特的語言特徵，如不完整句子和發音錯誤。現有的大型語言模型在解讀孩子意圖時不如人類準確，因此系統採用微調方法，利用人類對孩子回應的判斷差異來訓練。這樣一來，系統能更自然地理解孩子的語言，並進行適應性的對話。其有效性透過機器人社交屬性量表和合理性指標進行評估，顯示能理解並回應孩子的話語。 PubMed DOI

現代大型語言模型（LLMs）引起了廣泛關注，展現出驚人的能力，但有時也會出錯，顯示出人工智慧在日常生活中的潛力與挑戰。雖然許多研究致力於改善這些模型，但人類與LLM的合作動態仍待深入探討。本文強調未來研究應優先考慮人類與LLM的互動，並指出可能妨礙合作的偏見，提出解決方案，並概述促進相互理解及提升團隊表現的研究目標，以改善推理與決策過程。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）為機器人生成複雜的長期任務計畫。過去的研究多集中於簡單的任務規劃，動作指令通常不超過十個。新方法透過讓LLM主動收集資訊並進行問答，精煉任務計畫，並能識別和解決長期任務中的模糊性，增強計畫細節。研究以烹飪任務為例，實驗結果顯示，這種方法成功提升了任務計畫的資訊量，填補了長期機器人任務研究的空白。 PubMed DOI

這份調查探討大型語言模型（LLMs）與強化學習（RL）的整合，強調它們在多任務學習、樣本效率和高層次任務規劃等方面的潛力。作者將LLMs在RL中的角色分為四個功能：資訊處理者、獎勵設計者、決策者和生成器，並針對每個角色提出方法論和未來研究方向。這份調查旨在澄清研究領域，並提供框架，應用於機器人、自動駕駛和能源系統等領域，並討論LLMs增強RL的潛在應用與挑戰。 PubMed DOI

這篇文件探討擴增實境（XR）的快速發展，並強調大型語言模型（LLMs）整合進XR系統的潛力。它提出三個主要支柱：感知與情境意識、知識建模與推理，以及視覺化與互動。這種整合在神經康復、安全訓練和建築設計等領域具有顯著好處，同時也需考量隱私、透明度和包容性等倫理問題。文件鼓勵進一步研究，目的是創造更智能且以使用者為中心的XR系統。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）徹底改變了人工智慧，特別是在生成文本方面。這些模型透過大量文本訓練，能生成連貫且具上下文的內容，應用範圍廣泛，從聊天機器人到內容創作，展現出驚人的語言理解與生成能力。它們能執行摘要、問答及創意寫作等任務，並透過微調技術針對特定需求進行客製化。隨著技術進步，LLMs 的應用也在擴展，並引發了關於倫理、偏見及社會影響的討論，標誌著人工智慧的一次重大進步。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）能理解和產生自然語言，正改變醫療、教育、金融等產業，提升效率和準確度。不過，LLMs也有倫理、偏見和高運算成本等問題。本文分析其發展、應用和限制，並探討未來趨勢。 PubMed DOI

研究團隊開發的 ELLMER 機器人架構，結合 GPT-4 和檢索增強生成技術，讓機器人能適應變化多端的環境，執行像泡咖啡、擺盤等多步驟任務。透過力覺和視覺回饋，機器人的智慧和適應力大幅提升。 PubMed DOI

大型語言模型在心理科學等學術領域越來越重要，能協助教學、寫作和模擬人類行為。雖然帶來不少好處，但也有倫理和實務上的挑戰。這份摘要整理了最新進展、最佳做法，並提出未來發展方向，幫助學界更負責任且有效地運用LLMs。 PubMed DOI