這篇論文提出一種新方法，利用大型語言模型（LLMs）、AI代理和開放地理數據，提升城市騎乘安全。方法包括分析城市風險和現有騎乘設施的數據，並透過數據預處理和提示工程，創建友好的系統，提供騎乘安全見解。過程分為數據準備、代理協調和決策執行三步，確保開源工具有效整合，促進城市規劃者和騎士的可及性。研究顯示結合LLMs和AI代理的潛力，能改善騎乘實踐和城市交通規劃。 PubMed DOI

SafeMod是一個新框架，旨在提升自動駕駛的安全性，透過改善複雜環境中的決策和情境管理。它克服了傳統方法的局限，採用雙向規劃結構，包括前向和後向規劃。前向規劃利用大型語言模型預測周圍行為，生成行動預測，並由基於變壓器的規劃器處理，結合文本和影像數據創建駕駛軌跡。後向規劃則透過強化學習精煉這些軌跡，選擇最佳行動。實驗結果顯示，SafeMod在安全性和決策能力上優於其他系統，顯示其在自動駕駛中的潛力。 PubMed DOI

這篇論文探討了多模態大型語言模型（MLLMs）的最新進展，特別是像GPT-4V這類結合語言處理與多模態任務的模型。作者強調了MLLMs的獨特能力，例如從圖像生成敘事及進行複雜推理，顯示出朝向人工通用智慧的潛力。論文提供了MLLMs的全面概述，包括架構、訓練策略和評估方法，並探討了增強其適應性的方法。此外，還討論了多模態幻覺等問題及未來研究方向，以提升MLLM的能力。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用先進的大型語言模型（LLMs）來提升煤礦安全評估。傳統方法在面對複雜數據時效率不佳，而這個系統能快速處理來自感測器的數據，並透過實體互動增強環境意識。結合煤礦安全知識庫，系統能進行邏輯推理、檢測異常及預測風險，並具備記憶功能以持續學習。研究中還設計了實驗框架，展示該系統在煤礦安全評估中的高效性，提供了一個創新的解決方案。 PubMed DOI

隨著城市成為人類活動的核心，城市感知的重要性日益提升。大型語言模型（LLMs）透過其語言框架，為城市感知帶來新機會。本文探討LLMs在理解城市機制上的潛力，重點在於改善人類與LLMs的知識轉移、提升對城市運作的認識，以及透過LLM代理實現自動化決策。雖然LLMs能提供更深入的城市動態理解，但也面臨多模態數據整合、時空推理、文化適應性和隱私等挑戰。未來的城市感知需善用LLMs的智慧，並克服這些挑戰，以促進智能和可持續的城市發展。 PubMed DOI

這項研究探討交通事故報告中的低報問題，這會影響交通安全措施的發展。傳統修正方法慢且易出錯，特別是處理大數據時。作者提出一個框架，利用大型語言模型（LLMs）分析事故敘述，識別低報因素，如酒精參與。研究團隊用麻薩諸塞州的500份事故報告進行案例研究，結果顯示高準確率，召回率達1.0，精確率0.93，成功識別低報情況。這方法提升了交通安全分析的效率，未來可改善事故記錄質量，支持更有效的安全對策。 PubMed DOI

這項研究開發了LFBERT-ReasonSoT自動化系統，結合LDA主題模型和微調BERT，能更準確分析交通事故報告的肇因和嚴重程度。結果顯示，這套系統比傳統方法更有效率，能從複雜事故文本中萃取有用資訊，提升事故資料自動化處理的能力。 PubMed DOI

這篇論文提出用視覺大型語言模型（VLMs）自動從影像生成道路場景圖，能細緻捕捉交通場景的語意和物件關係。作者還設計了可擴充的場景屬性和圖形相似度量法，並建立了1000筆標註資料集。實驗證明，這方法能用文字、圖片或影片靈活檢索語意相似的交通場景，對自駕車應用很有幫助。 PubMed DOI

這項研究提出一套可解釋的系統（CPTR-LLM），用大型語言模型來預測自駕車的碰撞風險，並判斷駕駛人何時該接手。經過大量數據和兩階段訓練，模型預測準確率高達0.88，也能有效減少不必要或危險的接管。結果顯示，大型語言模型有助提升自駕車的道路安全。 PubMed DOI

這篇論文提出一套多模態系統，能整合影像、感測器數據和生產紀錄，並結合大型語言模型。系統有統一資料格式、動態分詞和強大跨模態對齊能力，採用兩階段訓練。新開發的Transformer模型同時支援影像和文字生成，提升即時決策。實驗證明，這方法在影像-文字檢索和視覺問答等任務表現優異，對智慧製造和異常偵測等應用很有幫助。 PubMed DOI