生成式人工智慧目前不太用於文本分析，但在評估情緒上有潛力。一研究比較了ChatGPT和LIWC工具的分析結果，發現兩者關聯較小，ChatGPT在22%情況下計算LIWC分析時出錯。這顯示大型語言模型處理詞語和數字可能不可靠，使用時要謹慎。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4和Google Bard在理解視覺和文字情感方面的能力。ChatGPT-4在視覺情感辨識表現優秀，接近人類水準；Google Bard在這方面表現不穩定。兩者在文字情感理解方面都表現不錯。研究指出情感辨識在AI發展中的重要性，呼籲使用多元數據、與專家合作，並強調政府監督以確保透明度和病患隱私。 PubMed DOI

人工智慧和大型語言模型如ChatGPT帶來新教育機會，但在醫學和獸醫科學等領域仍在發展。教育工作者需熟悉這些模型，提升學生學習，負責任使用。研究發現GPT-4.0優於GPT-3.5，但對獸醫學生表現不佳，顯示在獸醫教育中使用人工智慧平台需謹慎。 PubMed DOI

這篇文章討論了ChatGPT在獸醫學中的應用，包括臨床、教育和研究領域。強調了使用ChatGPT需負責任，避免問題並考慮道德議題。提供了學習資源和實例，幫助獸醫、教育者和研究人員充分利用ChatGPT。 PubMed DOI

這項研究探討了2023年3月版本的ChatGPT如何回應情感故事，並與人類的情感反應進行比較。三十四位參與者閱讀情感豐富的短篇故事並評估自己的情感反應，而ChatGPT則在十次會議中生成對同樣故事的回應。結果顯示，ChatGPT能識別和分類故事的情感內容，但預測人類情感反應的準確性不高，顯示出AI與人類在情感表達上的差異。了解這些差異對增進與AI的情感互動非常重要。 PubMed DOI

在研究中，我探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，對複雜行為科學實驗結果的預測能力。結果顯示，GPT-4在預測情感、性別和社會認知方面，與119位人類專家的表現相當，相關性高達0.89，而GPT-3.5則僅有0.07。在另一項研究中，讓大學參與者與GPT-4驅動的聊天機器人互動，提升了他們的預測準確性。這些結果顯示，人工智慧在預測行為主張的實證支持上，可能成為有價值的工具，並強調人類與AI合作的潛力。 PubMed DOI

您的研究深入探討了Mayer-Salovey-Caruso模型如何評估GPT-4的情感智力。結果顯示，GPT-4在理解和運用情感方面表現優異，但在情感管理和利用情感促進思考上則較為不足。雖然它能有效識別和管理情感，但在深層情感分析和動機理解上仍有局限。將其與兒童探索心理狀態的模式相比較，為理解人工智慧的情感能力提供了新視角。整體而言，您的研究突顯了先進人工智慧在情感智力上的優缺點。 PubMed DOI

這篇迷你評論探討生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型在滿足學習者認知與情感需求的角色，並強調其實際應用與限制。文章分析了2019至2024年間的實證研究，特別是ChatGPT在教育中的應用。雖然GAI能透過互動學習增強學生參與感，但在促進批判性思維和維持回應準確性方面仍有挑戰，可能讓學習者感到困惑。此外，GAI在定制學習和提供情感支持上也不夠充分。評論呼籲改進教學策略，並對GAI的介入進行仔細評估，以避免對學習造成負面影響。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個大型語言模型（LLMs），GPT-4 omni（GPT-4o）和GPT-3.5 Turbo，在從貓咪慢性腸病的獸醫電子健康紀錄中提取資訊的表現。結果顯示，GPT-4o的敏感度和特異性均高於GPT-3.5 Turbo，分別為96.9%和97.6%。此外，GPT-4o的重現性也優於人類配對，顯示其在自動化資訊提取方面的潛力。不過，仍需進一步驗證以確保其在實際應用中的準確性和可靠性。 PubMed DOI

這項研究發現，經過優化指令後，AI語言模型在辨識故事中的人際情緒調節策略，準確度已接近人工，但在不同情緒和策略上仍有落差。研究強調AI分析敘事資料有潛力，但設計指令和驗證結果時要特別小心。 PubMed DOI