介紹了一個新的研究，提出了「分心駕駛語言模型」（DDLM），利用視覺大型語言模型（LLM）來辨識分心駕駛行為。DDLM整合了人體姿勢估計技術，分析關鍵姿勢特徵，並透過推理鏈框架提供清晰解釋。研究顯示，DDLM在評估駕駛行為和風險水平方面比標準模型表現更佳，可有效增進駕駛安全性。 PubMed DOI

大型語言模型對機器人任務規劃有幫助，但執行任務時有困難。提出多層模型，逐層分解任務以改善處理。視覺語言模型可幫助環境感知，整合任務目標與環境數據，進行精確運動規劃。語義對齊方法可增強任務可執行性。無人載具實驗驗證了此方法對應機器人任務規劃與執行的有效應對。 PubMed DOI

近期LLMs如ChatGPT在醫療保健領域受歡迎，但也帶來安全和倫理風險。為因應此挑戰，提出新方法評估LLMs在臨床護理中的可行性，強調安全、個人化護理和倫理。透過跨學科知識整合和文獻回顧，確定關鍵評估領域。由專家進行同行評審，確保科學嚴謹。在臨床腫瘤護理中評估九種LLMs後，有些被推薦使用，有些謹慎使用或不可使用。推薦使用特定領域的LLMs可支持醫療專業人員的決策。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在臨床決策中或許有好處，但目前還不適合實際醫療使用。一項研究指出，LLMs在真實病例中無法正確診斷、無法遵循指引、難以解釋檢驗結果，且難以整合到臨床流程中，可能危害患者健康。需要更多研究以改進LLMs在臨床決策的應用。 PubMed DOI

這篇文章探討了大型語言模型在職業醫學中的潛在優勢與挑戰。這些模型能協助醫療決策、病人篩檢、文件撰寫及醫護人員訓練，可能帶來成本降低和效率提升，還能減少人為錯誤。不過，它們也有準確性不足和提供錯誤建議的風險。此外，倫理問題和缺乏監管也增加了挑戰。文章建議，儘管未來有望改善，仍需進一步研究這些模型在職業醫學中的應用。 PubMed DOI

這篇論文提出一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）、AI代理和開放地理數據，提升城市騎乘安全。方法包括分析城市風險和現有騎乘設施的數據，並透過數據預處理和提示工程，創建友好的系統，提供騎乘安全見解。過程分為數據準備、代理協調和決策執行三步，確保開源工具有效整合，促進城市規劃者和騎士的可及性。研究顯示結合LLMs和AI代理的潛力，能改善騎乘實踐和城市交通規劃。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在健康心理學中如何增強健康評估，旨在克服傳統統計和機器學習方法的限制。傳統方法因線性評分而準確性不足，而機器學習則在可解釋性和數據需求上有挑戰。研究提出的ScaleLLM利用LLMs的自然語言理解能力，提供健康量表的專家評估。實驗結果顯示，ScaleLLM在身心健康評估的準確性和可解釋性上都有所提升，成為該領域的一個有前景的工具。 PubMed DOI

隨著城市成為人類活動的核心，城市感知的重要性日益提升。大型語言模型（LLMs）透過其語言框架，為城市感知帶來新機會。本文探討LLMs在理解城市機制上的潛力，重點在於改善人類與LLMs的知識轉移、提升對城市運作的認識，以及透過LLM代理實現自動化決策。雖然LLMs能提供更深入的城市動態理解，但也面臨多模態數據整合、時空推理、文化適應性和隱私等挑戰。未來的城市感知需善用LLMs的智慧，並克服這些挑戰，以促進智能和可持續的城市發展。 PubMed DOI

這項研究首次探討大型語言模型（LLMs）在環境決策中的應用，分析其潛在優勢與限制。研究提出兩個框架：一是LLMs輔助的框架，增強人類專業知識；二是LLMs驅動的框架，自動化優化任務。透過水工程中PFAS控制的案例，顯示這兩個框架在環境決策中的優化效果。結果顯示，LLMs輔助框架在調節流量和改善PFAS攔截上表現良好，而LLMs驅動框架在複雜參數優化上則面臨挑戰。研究強調人工智慧應輔助而非取代人類專業知識，為未來的合作奠定基礎。 PubMed DOI

高處墜落事故是工作場所傷害和死亡的主要原因，特別是在高處作業中。為了降低風險，墜落防護系統（FPS）至關重要，但設計和選擇有效的FPS仍具挑戰。本研究推出了一個針對高處墜落的知識圖譜（FFH-KG），透過整理事故數據，提供實證見解，協助設計師改善FPS設計。FFH-KG結合自然語言處理和機器學習，包含2,200個實體和4,820個關係，為安全規劃提供堅實基礎，並在案例研究中驗證其有效性，推動智能安全工程的進展。 PubMed DOI