生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型（LLM）已廣泛應用於各個領域，包括醫療保健。GAI在蛋白質結構和藥物發現等任務中有潛力，LLM則在醫療保健領域有多樣應用。區分通用LLM和專為醫療保健設計的模型至關重要，考量到這個領域的廣泛應用和相關出版物。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如GPT-3已經改變了人工智慧領域，但在應對輻射緊急情況的應用尚未被充分探索。研究討論了LLMs如何協助理解和因應輻射緊急情況，並提出了潛在應用案例。研究強調了專家引導和領域特定的LLMs對於提供可靠資訊的重要性。該研究旨在協助輻射緊急情況從業人員和決策者有效地整合LLMs到其決策過程中。 PubMed DOI

Transformer神經網絡，特別是大型語言模型(LLMs)，在材料分析、設計和製造上很有效。它們能處理各種數據，支持工程分析，像MechGPT在材料力學領域表現出理解能力。檢索增強的本體知識圖表等策略可提高生成性能，解決困難。這些方法在材料設計探索中有優勢，並提供見解。非線性取樣和基於代理的建模增強生成能力，改進內容生成和評估。例如，問答、代碼生成和自動生成力場開發。 PubMed DOI

論文介紹了一種從水庫調度規定中提取實體和關係的方法，利用結構化提示語言提高水庫運營決策信息提取效率。透過精煉標籤並組織成結構化格式，引導大型語言模型進行提取。開發AI代理協助調度專業人員快速獲取結構化數據，實驗結果顯示AI代理減輕認知負擔、提高提取性能，為水資源管理帶來新方法。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）對自然科學和社會科學的影響，特別是透過生成代理模型（GABMs）模擬人類行為。研究涵蓋網絡科學、演化博弈論等領域，顯示LLMs能預測社會行為、增強合作及模擬疾病傳播。雖然LLMs能模仿公平性和合作，但仍面臨提示敏感性和幻覺等挑戰，影響行為一致性。未來研究應聚焦於完善模型、標準化方法，並探討LLMs與人類互動可能帶來的新合作行為，重塑決策過程。 PubMed DOI

最近大型語言模型（LLMs）在臨床推理方面的進展顯示出其在緊急醫療服務（EMS）中分診病人的潛力。一項研究測試了ChatGPT 4o Mini在美國某大城市的真實數據中，優先處理救護車請求的能力。結果顯示，該模型與經驗豐富的救護員意見一致的比例達76.5%，而在救護員達成共識的情況下，這一比例高達93.8%。這些發現顯示LLMs在緊急護理中可能成為有價值的工具，但仍需進一步研究以確定最佳應用方式。 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

這項研究首次探討大型語言模型（LLMs）在環境決策中的應用，分析其潛在優勢與限制。研究提出兩個框架：一是LLMs輔助的框架，增強人類專業知識；二是LLMs驅動的框架，自動化優化任務。透過水工程中PFAS控制的案例，顯示這兩個框架在環境決策中的優化效果。結果顯示，LLMs輔助框架在調節流量和改善PFAS攔截上表現良好，而LLMs驅動框架在複雜參數優化上則面臨挑戰。研究強調人工智慧應輔助而非取代人類專業知識，為未來的合作奠定基礎。 PubMed DOI

污水處理廠面臨運營挑戰，因為生物、化學和物理過程之間的複雜互動。傳統的建模方法在處理多樣化數據時常遇困難。大型語言模型（LLMs）提供了新解決方案，能整合數據、識別模式並改善決策過程。這篇文章探討如何利用多代理LLMs來提升污水處理廠的過程控制和決策能力，並透過污泥膨脹案例展示其優勢。儘管存在計算成本和AI決策風險，但可透過驗證和人類監督來解決。總之，多代理LLMs是污水處理廠運營中的關鍵創新。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）徹底改變了人工智慧，特別是在生成文本方面。這些模型透過大量文本訓練，能生成連貫且具上下文的內容，應用範圍廣泛，從聊天機器人到內容創作，展現出驚人的語言理解與生成能力。它們能執行摘要、問答及創意寫作等任務，並透過微調技術針對特定需求進行客製化。隨著技術進步，LLMs 的應用也在擴展，並引發了關於倫理、偏見及社會影響的討論，標誌著人工智慧的一次重大進步。 PubMed DOI