這篇文章探討如何將大型語言模型（LLMs）融入科學工作流程，將原始文本轉化為有條理的敘事，並運用語義網技術。文章強調敘事在傳遞複雜科學資訊中的重要性，以及生成文本的可靠性。研究定義了「敘事事件」，並比較了不同小型LLM在特定需求下的表現，重點在於保持原始敘事的完整性。初步評估顯示，LLaMA 2在生成與源文本緊密對齊的敘事事件方面最為有效，並且透過提示工程技術進一步提升了輸出質量。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在粒子加速器自動調整的應用，傳統上需要專業的優化和機器學習知識。研究顯示，LLMs能透過簡單的自然語言提示有效調整加速器子系統，並與先進的優化技術如貝葉斯優化和強化學習進行比較。結果顯示，LLMs能處理複雜的非線性數值優化，顯示其在日常操作中簡化自動調整算法的潛力，並可能促進自動化技術在加速器系統的應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在學術研究中有助於提升效率，特別是在系統性回顧方面。本研究比較了兩種基於LLM的系統性回顧方法：完全自動化（LLM-FA）和半自動化（LLM-SA）。結果顯示，LLM-FA的效果有限，僅識別出32.7%至6.1%的相關論文；而LLM-SA則表現更佳，成功納入82.7%的相關論文，並有效排除92.2%的不相關論文。這顯示LLMs雖無法獨立完成任務，但可作為提升論文選擇效率的輔助工具。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，已經徹底改變了學術界的科學寫作與研究，提供了全方位的支援。生成式人工智慧（GAI）工具在假設形成、方法設計、數據分析到手稿準備等各階段都有所改善。這篇評論專注於LLMs在血液學研究中的應用，特別提到提示工程和檢索增強生成（RAG）框架等技術。這些技術能幫助研究人員創造更準確的內容，並降低錯誤資訊的風險。儘管GAI工具提升了研究質量，但也強調了科學誠信、倫理考量及隱私保護的重要性。 PubMed DOI

同行評審對科學研究的質量至關重要，尤其在醫學領域，因為研究結果直接影響病人照護。隨著出版量增加，評審者面臨的壓力也增大，可能導致評審延遲和質量下降。大型語言模型（如ChatGPT）能簡化評審過程，提供高效支持。這篇評論探討了LLMs在同行評審中的應用，包括初步篩選、評審者匹配、反饋支持和語言審查等。然而，使用LLMs也需注意偏見和隱私問題，必須建立指導方針，確保其輔助而非取代人類專業知識，以維持評審標準。 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

這篇研究回顧了LLM在自動化科學文獻回顧的應用，分析了172篇論文。多數專案用ChatGPT或GPT系列，特別在文獻搜尋和資料擷取上表現比BERT好。不過，實際上很少有論文註明用LLM協助。雖然LLM處理數值資料還有些限制，但未來很可能會大幅改變文獻回顧的流程。 PubMed DOI

大型語言模型正帶動材料科學革新，讓自動化材料發現成真，像是資料擷取、性質預測都更有效率。不過，目前還有專業知識整合不夠、資源消耗大等問題。未來要加強LLM的適應性、效率和可信度，才能讓這些技術在實際應用上更可靠、更公平。 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

這篇論文提出用大型語言模型自動產生高品質科學文獻綜述的方法，不只品質媲美人工，還能跨領域應用，使用者不用專業背景也能操作。系統有嚴格控管，產生錯誤資訊的機率極低（低於0.5%）。在催化劑研究領域測試時，能全面且可靠地整理資料。釋出的軟體讓大家一鍵就能產生綜述，大幅提升研究效率。 PubMed DOI