物聯網產生大量數據，但因處理和互通性限制，數據未被充分運用。歐洲提倡改善感應器數據訪問，尊重知識產權。新方法利用語言模型轉換數據，提高可重複使用性。GPT-4在實驗中表現出高精確度和召回率，顯示其潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是一種新型機器學習工具，可以為神經科學研究提供寶貴的洞察。它們可以增強神經科學數據集，彌合不同研究社群之間的差距，整合與大腦相關的多元資訊來源，並幫助識別大腦現象中的關鍵認知概念。 PubMed DOI

這封信討論了大型語言模型（LLMs）與認知科學的關係，強調了資訊理論和統計語言模型對理解人類溝通的重要性。它探討了社會語言學和語言人類學如何豐富了這個框架，提出像是元語用功能和指示性這樣的概念可以增進我們對溝通的理解。作者建議，在大型語言模型和人工智慧時代，跨學科對話在計算語言學、社會語言學、語言人類學以及認知和社會心理學之間至關重要，以促進我們對人類溝通和人類-人工智慧互動的理解。 PubMed DOI

可穿戴技術的發展帶來大量感測器數據，促進健康監測和個人化醫療，但也面臨數據複雜性和分析挑戰。近期，大型語言模型（如GPT-4和Llama）成為分析這些數據的新工具。本研究探討了利用這些模型進行人類活動識別的趨勢與挑戰，並分析了數據質量、計算需求、可解釋性及隱私等問題。透過案例研究，顯示LLMs在數據分析中的潛力，並建議未來研究應聚焦於預處理技術和跨學科合作。 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

知識圖譜（KGs）改變了知識的表現方式，將實體及其關係以圖形結構組織，提升了推薦系統和問答系統的效能。像是Expert.AI的Sensigrafo，專注於透過機器導向的詞彙來增進自然語言理解。不過，維護知識圖譜仍然面臨挑戰，通常需要手動輸入。近期大型語言模型（LLMs）的進展，為自動化知識圖譜的豐富提供了新機會，本文探討了基於LLM的最新技術，並針對數據質量、經濟性、隱私等問題提供見解。 PubMed DOI

集體智慧在群體、組織和社會中非常重要，因為它能促進協調與分散的認知，超越個人能力，甚至專家的能力。資訊科技透過線上預測市場、結構化討論論壇和眾包平台來增強這種智慧。大型語言模型的出現改變了資訊的聚合和傳遞方式，帶來了新的機會與挑戰。我們需要探討這些模型的潛在好處、風險及相關政策，並深入研究它們如何影響我們解決複雜問題的能力。 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

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

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