研究使用ChatGPT的AI系統解釋超音波報告，讓非醫專人士更易懂。調查發現，醫生和非醫人士都認為ChatGPT有潛力。雖非醫人士用ChatGPT後理解提升，但也擔心技術可靠性和隱私。研究建議強調醫師專業重要，系統資料和專業性需進一步優化。 PubMed DOI

這篇論文探討了在人機合作環境中運用大型語言模型（LLMs）如GPT進行口語溝通的方法。介紹了一個以GPT為核心的機器人代理在Unity VR環境中的模擬框架。透過12位參與者的使用者研究，探討了GPT-4在多機器人環境中的效用。研究結果顯示，使用者可能對與機器人互動有先入為主的看法，但透過自然語言溝通的探索，可以帶來更有效的互動。同時提供了寶貴的教訓和未來研究的建議。 PubMed DOI

本研究評估大型語言模型（LLM），特別是GPT-4，是否能有效分析介入放射學（IR）微波消融裝置的安全事件數據。研究收集了2011年至2023年的安全數據，並由人類審核者進行分類。GPT-4的分類準確率在訓練集達96.0%，驗證集86.4%，測試集87.3%。最終生成的摘要與人類解讀相似，顯示LLM在處理IR安全數據方面的潛力，成為臨床醫生的有用工具。 PubMed DOI

本研究比較了開源人工智慧大型語言模型（LLMs）在撰寫脈衝鈦鋁石榴石（p-Tm:YAG）激光系統性回顧的準確性，與一篇由內尿路學專家撰寫的基準系統性回顧進行對比。四個LLMs（ChatGPT3.5、Vercel、Claude和Mistral-7b）被要求撰寫相關內容。結果顯示，人類撰寫的系統性回顧準確性顯著高於LLMs，得分分別為96%和86.8%。雖然ChatGPT3.5的表現最佳，但整體準確性仍低於專家。研究指出，LLMs在臨床應用中需有人監督，因為其在技術性主題上的準確性仍不足。 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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在創建自主模擬代理（ASA）方面的潛力，該代理能自動化模擬研究過程。ASA能依據人類提供的計畫，處理實驗設計、模擬執行、數據分析及報告生成等任務。透過聚合物鏈構象的案例，研究評估了不同LLMs的表現，發現ASA-GPT-4o的表現優異，能在無人介入下自主運作20個循環，顯示其在科學研究自動化的潛力。研究還強調了ASA在管理複雜任務時的自我驗證能力。 PubMed DOI

這篇論文探討了一個智能代理的開發，利用大型語言模型（LLMs）來優化平行磁共振成像（pMRI）重建，特別是針對GRAPPA方法。傳統的pMRI重建需大量參數調整，過程繁瑣。雖然數據驅動的AI已改善重建質量，但知識驅動的AI方法尚未充分利用。 作者提出利用LLMs生成規劃領域定義語言（PDDL）文件，幫助指導GRAPPA重建，讓過程更高效，特別對非專家的MRI技術人員友好。實驗結果顯示，這種方法能有效提升影像質量，未來可能實現完全自動化的重建過程，減少人類干預。 PubMed DOI

您開發了一個大型語言模型（LLM）輔助的系統，專門用於健康技術評估（HTA）的系統性文獻回顧（SLR）。這個系統包含五個模組，從文獻搜尋到數據總結，並具有人機協作的設計，能根據LLM與人類審查者的意見調整PICOs標準。經過四組數據評估，系統在摘要篩選中表現優異，達到90%的敏感度和82的F1分數，顯示出與人類審查者的高一致性。這個AI輔助系統有潛力簡化SLR過程，降低時間和成本，並提升證據生成的準確性。 PubMed DOI

最近人工智慧（AI）領域的進展，越來越多地結合大型語言模型（LLMs）與專門工具，如搜尋引擎和模擬器。不過，這些系統多由專家設計，調整過程繁瑣，影響進步速度。為了解決這個問題，我們提出了TextGrad，一個透過反向傳播優化AI系統的靈活框架。它能自動增強系統內部組件，並使用自然語言反饋，應用於解決科學問題、優化治療計畫、設計分子等，為科學家和工程師提供創建生成式AI系統的便利工具。 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