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

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

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）在放射學的應用潛力，強調優化互動技術以獲得可靠結果的重要性。主要內容包括： 1. **提示工程**：設計精確的提示能提升LLMs的回應質量，讓其更符合放射學任務需求。 2. **零樣本與少樣本學習**：這些技術讓LLMs在不需大量再訓練的情況下，能適應特定放射學情境。 3. **檢索增強生成（RAG）**：將最新的領域資訊整合進LLMs，幫助生成更準確且具上下文的內容。 文章建議放射科醫生採用這些技術，以提升病患護理和檢查效率。 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

這篇文章探討大型語言模型（LLMs），特別是生成預訓練變壓器（GPTs）在醫學和放射學的影響。重點在於優化技術，如提示工程和微調，以提升模型的準確性，讓像GPT-4這樣的模型能適應特定任務。儘管這些模型潛力無窮，文章也指出實施過程中的挑戰，包括複雜性、幻覺、偏見和安全風險等問題。作者希望為放射科醫師提供LLMs的基礎知識和最佳實踐，並探討這些技術在放射學中的應用及其限制。 PubMed DOI

這篇論文探討了一種新方法，利用AI生成內容（AIGC）模型自動化生成和審查熱力學模擬程式碼，特別針對LAMMPS軟體。提出的分子動力學代理（MDAgent）框架，透過大型語言模型簡化模擬程式的創建、執行和優化。為了微調模型，開發了針對LAMMPS的熱力學模擬程式碼數據集，專家評估顯示MDAgent顯著提升程式碼生成和審查效率，平均減少42.22%的任務時間，顯示其在材料科學中的應用潛力。 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

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

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（LLMs）能自動化調整 Excel 健康經濟模型和技術報告到新情境，準確率高、成本低。只要幾分鐘、幾美元就能完成，且調整結果幾乎完美。這方法有望加快健康科技評估流程，讓病患更快取得治療。 PubMed DOI