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

這個對話系統的目的是改善機器人與孩子的互動，透過更好地理解孩子獨特的語言特徵，如不完整句子和發音錯誤。現有的大型語言模型在解讀孩子意圖時不如人類準確，因此系統採用微調方法，利用人類對孩子回應的判斷差異來訓練。這樣一來，系統能更自然地理解孩子的語言，並進行適應性的對話。其有效性透過機器人社交屬性量表和合理性指標進行評估，顯示能理解並回應孩子的話語。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）與人形機器人的結合，能顯著提升機器人透過自然互動學習的能力。首先，LLMs幫助機器人理解人類語言，促進更流暢的互動。其次，機器人能透過對話學習情境行為，並根據反饋調整行動。此外，LLMs提供社交知識，幫助機器人理解情感與社交規範。它們還能作為知識庫，讓機器人動態學習新概念。最後，透過模擬與角色扮演，機器人能在安全環境中練習複雜的社交互動。 PubMed DOI

現代大型語言模型（LLMs）引起了廣泛關注，展現出驚人的能力，但有時也會出錯，顯示出人工智慧在日常生活中的潛力與挑戰。雖然許多研究致力於改善這些模型，但人類與LLM的合作動態仍待深入探討。本文強調未來研究應優先考慮人類與LLM的互動，並指出可能妨礙合作的偏見，提出解決方案，並概述促進相互理解及提升團隊表現的研究目標，以改善推理與決策過程。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力改變高中數學的教學方式。雖然大部分研究專注於輔導學生，但對於如何幫助教師的探討仍然不足。本研究提出利用LLMs增強教學計畫，透過模擬教師與學生的互動並生成教學反思，進而指導LLM改善教學計畫。人類評估顯示，這種方法顯著提升了LLM生成的教學計畫質量，與人類教師創建的計畫相當。這不僅幫助教師排練模擬，還提供了完善教學計畫的見解，展現了LLMs在教學準備中的實際應用。 PubMed DOI

這份調查探討大型語言模型（LLMs）與強化學習（RL）的整合，強調它們在多任務學習、樣本效率和高層次任務規劃等方面的潛力。作者將LLMs在RL中的角色分為四個功能：資訊處理者、獎勵設計者、決策者和生成器，並針對每個角色提出方法論和未來研究方向。這份調查旨在澄清研究領域，並提供框架，應用於機器人、自動駕駛和能源系統等領域，並討論LLMs增強RL的潛在應用與挑戰。 PubMed DOI

這項研究介紹了一種新的個人化大型語言模型（PLLM）代理，旨在提升大型語言模型在人體與機器人及人機互動中的整合能力。雖然現有研究多集中於技術層面，但在適應個別用戶情境上仍面臨挑戰。我們提出利用特定領域數據來個人化模型，並透過NeuroSense EEG數據集進行驗證。研究結果顯示，PLLM在醫療、教育及輔助技術等領域具有效用，並探討了相關的倫理考量，如數據隱私問題。這標誌著人工智慧在適應性和個人化上的重要進展。 PubMed DOI

這篇論文介紹一套語音超市助理系統，評比四種語音辨識工具，發現 OpenAI 的 Whisper 準確度最高。團隊還開發多LLM聊天機器人架構，使用體驗比單一GPT-4 Turbo更好，能把回應連結到貨架位置，方便機器人導航。結果顯示，結合多個專業模型比只用一個大型模型更有效。 PubMed DOI

研究團隊開發的 ELLMER 機器人架構，結合 GPT-4 和檢索增強生成技術，讓機器人能適應變化多端的環境，執行像泡咖啡、擺盤等多步驟任務。透過力覺和視覺回饋，機器人的智慧和適應力大幅提升。 PubMed DOI

**重點摘要：** 這項研究把護理機器人的每隻手臂都當作獨立的代理人，並結合幾何限制和大型語言模型，讓機器人能更好地協調動作、規劃任務，進而提升護理工作的效率和準確性，讓護理照護變得更有效率也更到位。 PubMed DOI