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這聽起來真是大型語言模型在學術會議中的一個有趣應用!利用LLMs來處理審稿人分配、會議安排和標題生成等任務,不僅簡化了規劃流程,還提升了整體活動的連貫性。這種方法展現了生成式AI在複雜任務中增強人類能力的潛力,讓它成為學術界中一個很有價值的工具。未來這項技術如何演變並應用於會議中,真的很值得期待! PubMed DOI


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2022年底引入大型語言模型(LLMs)用於聊天是一大進步,讓文字生成更接近人類寫作。LLM聊天機器人可提升學術效率,但需注意公平使用和偏見問題。本文探討學術界中LLM技術,討論其在寫作、教育和編程上的限制與優勢。主張有效運用,防範抄襲、處理偏見,警惕準確性問題,並強調LLMs在研究與學術領域有希望的未來。 PubMed DOI

人工智慧,特別是大型語言模型(LLMs),現在被廣泛運用,因為能跟人類溝通。透過大量網路資料訓練,LLMs能產生各種專業文本。研究指出,GPT-4能在不到一小時內寫出完整的藥學手稿。雖然LLMs在科學研究有潛力,但仍需要人類參與,如參考文獻和數據驗證。該研究探討了將LLMs融入科學研究的優勢和挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型如GPT-4、Bard和Claude,透過高效的文本處理能力,改變醫學等領域的學術寫作。雖然這些模型能生成類似人類內容,有助於文獻回顧和假設制定,但人工智慧生成內容的準確性引發道德疑慮。本文討論LLMs對醫學寫作的影響、道德挑戰,以及辨識人工智慧生成文本的方法,同時思考LLMs在學術出版和醫學領域的未來。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)對醫學寫作和出版影響深遠,最近的綜述文章強調了其應用、挑戰及未來影響。調查顯示,LLMs在科學寫作中被廣泛使用,帶來了許多好處與挑戰。它們在文獻搜尋、研究設計、寫作輔助等方面表現出色,並在同行評審過程中也扮演重要角色。為了確保學術工作的完整性,研究人員需驗證AI生成內容的準確性,並建立人類與AI的協作流程。未來需解決LLMs的限制,並持續更新相關政策,以維護醫學寫作的品質。 PubMed DOI

這篇文章強調在醫療和研究領域中,如何安全有效地使用大型語言模型(LLMs),特別是對於經驗較少的專業人士。文中列出六個實用案例,包括自訂翻譯、精煉文本、生成概述、編纂想法、創建個性化教育材料,以及促進智識討論。此外,還提供了一些使用AI工具的注意事項和策略。儘管面臨挑戰,將LLMs整合進醫療和研究工作中,能有效提升生產力和效率。 PubMed DOI

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

這項研究顯示大型語言模型(LLMs),像是GPT,在學術界,特別是醫學領域的使用越來越普遍。調查訪問了來自59個國家的226位參與者,結果發現87.6%的人對LLMs有了解,且這些人發表的論文數量較多。雖然18.7%的人使用LLMs處理語法和格式,但許多人並未在作品中說明。大多數人(50.8%)認為LLMs將對未來有正面影響,尤其在編輯和文獻回顧方面,但也有呼籲制定規範以防止濫用的聲音,強調了建立倫理指導方針的必要性。 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

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