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

這篇論文探討了將日文定語從句翻譯成中文的挑戰，特別是名詞語義角色對翻譯的影響。研究指出目前機器翻譯工具的局限性，並透過範例分析提出了一種經ChatGPT測試的三步驟提示鏈接策略，翻譯品質顯著提升，平均分數提高超過43%。結果強調語言學知識在設計提示時的重要性，對於提升複雜句子的翻譯準確性至關重要。這項研究不僅連結了語言學理論與機器翻譯，還為優化大型語言模型的提示及改善語言教育工具提供了新見解。 PubMed DOI

所提出的知識蒸餾增強行為轉換器（KD-BeT）框架，結合模仿學習和強化學習的優勢，旨在改善自駕車的行為決策。雖然強化學習在複雜環境中的推理能力較弱，但KD-BeT利用變壓器的上下文推理能力來增強決策。首先，透過模仿學習訓練教師模型，再利用知識蒸餾指導學生模型，提升強化學習的效率和性能。模擬結果顯示，KD-BeT在CARLA NoCrash基準測試中表現優異，特別在交通效率和駕駛安全性上超越其他方法，為解決自駕車挑戰提供了新思路。 PubMed DOI

這項研究評估了六種不同的少量樣本提示方法，針對大型語言模型在Spider4SPARQL基準測試中的表現，該測試專注於複雜的SPARQL知識圖譜問答。實驗分為兩組，第一組檢視基於樣本數量或類型的提示方法，第二組則探討如何透過LLM生成的解釋來優化提示。結果顯示，商業模型在KGQA的準確率不超過51%，顯示處理複雜查詢的挑戰。最有效的方法是結合簡單提示與本體，並使用五個隨機樣本。 PubMed DOI

這項研究提出了一種名為「GAPrompt」的新方法，旨在提升大型語言模型（LLMs）在自動化臨床評估中的應用，特別是針對電子健康紀錄（EHRs）中的中風評估。GAPrompt包含五個關鍵組件，包括選擇適合的LLM、建立增強知識庫、改善檢索、增強推理精確性及結合多重生成輸出。研究結果顯示，GAPrompt能有效分析EHRs並提供定量評估，解決傳統中風評估的勞動密集問題，顯示LLMs在醫療及其他領域的潛力。 PubMed DOI

S2ERS 技術旨在提升大型語言模型（LLMs）在迷宮環境中的空間推理能力，改善路徑規劃。它採用了三個關鍵策略：首先，透過圖結構提取，幫助 LLMs 理解空間關係，減少錯誤；其次，納入狀態-行動價值函數（Q），指導 LLM 的決策，避免陷入死胡同；最後，透過多步推理，動態插入局部 Q 表，讓 LLM 同時生成多個行動步驟。實驗顯示，S2ERS 顯著減少了空間幻覺問題，成功率和最佳率分別提高約 29% 和 19%。 PubMed DOI

這篇論文探討了不同提示風格（JSON、YAML 和混合 CSV/前綴）對大型語言模型（如 GPT-4o）生成結構化數據的影響，強調提示風格在準確性、效率和成本效益上的重要性。研究評估了這些風格在個人故事、收據和醫療記錄等應用中的表現，並根據準確性、標記成本和處理時間進行比較。 主要發現包括： - **JSON**：高準確性但標記成本較高。 - **YAML**：在可讀性和效率間取得平衡。 - **混合 CSV/前綴**：在簡單數據結構中表現優異。 論文提供了選擇合適提示風格的建議，幫助優化 AI 應用的數據生成。 PubMed DOI

這篇文章介紹了幾種常見的提示工程技巧，像是 zero-shot、few-shot 和 chain-of-thought，說明它們如何幫助提升 AI 在介入放射學領域的表現。內容也討論資料隱私、法規等挑戰，並展望未來像檢索增強生成、多模態模型等新方向。 PubMed DOI

這項研究發現，結合 soft prompt-based learning 和大型語言模型（像 GatorTronGPT），能大幅提升從不同醫院和疾病的臨床文本中萃取社會健康決定因素（SDoH）的效果。經過 prompt-tuning 的 GatorTronGPT，F1 分數最高比傳統 fine-tuned 模型多出 21.8%，顯示它在跨領域應用上表現更好。 PubMed

這篇論文提出一套以使用者為核心的分散式AI影像生成服務架構，利用生成式擴散模型（GDMs），讓用戶能共享部分生成流程，提升效率。作者還結合大型語言模型與強化學習，模擬用戶回饋，優化主觀體驗品質（QoE）。新演算法G-DDPG能根據用戶偏好和網路狀況有效分配資源，模擬結果顯示QoE提升約15%。 PubMed DOI