大模型与生成式人工智能研究

研究发现，按钮交互比自由文本交互更受用户欢迎，社交错误响应仅提高用户满意度。

研究发现，ChatGPT生成的合成调查数据在统计推断上不可靠，且响应分布随时间变化，引发对LLM生成数据质量的担忧。

这篇系统综述揭示了ChatGPT在多个领域应用中的五大局限性和五大机遇，为未来的研究和实践提供了重要参考。

ChatGPT-4在德国商法考试中表现优异，成为首个通过现实法律任务的对话代理，但仍需人工验证。

该研究通过对比浅层机器学习与预训练语言模型，提升了反思性写作的文档级分类准确性，为教师教育中的自动反馈机制提供了新思路。

本文探讨了生成式人工智能大模型的全球治理问题，提出了基于欧盟数字立法的技术规制方案。

本文提出了人工智能教育大模型的体系架构与关键技术策略，旨在推动教育数字化转型与智能化升级。

开发了一种自然语言模型，能够自动分类五种自传体记忆类型，显著提高记忆偏差评估的效率和准确性。

研究探讨了ChatGPT在教育评估中的潜力，发现其与人类评分者之间存在中等相关性，为自动化评分技术提供了新见解。

本文系统评估了多种文本挖掘方法在短文本中的应用，揭示了大型语言模型在推断个体内部状态方面的卓越表现。

本文探讨了大模型技术在军事指挥控制中的应用，提出了智能辅助决策系统的设计原理与典型应用场景。

ChatGPT的推出引发美国银行股显著下跌，存款依赖型和大银行受影响更严重。

ProMvSD提出了一种无监督知识图谱异常检测框架，通过多视角语义驱动模型和大规模预训练语言模型提升检测精度。

研究发现，AI聊天机器人在高等教育中的使用虽然提升了学生的学术表现，但却对社交支持、孤独感和归属感产生了负面影响。

这篇论文提出了一种新方法，利用生成语言模型从临床指南中提取验证内容，构建基于证据的心理健康问答系统。

这篇论文探讨了GPT-3.5和ChatGPT在法律推理和起草任务中的表现，特别是在加密货币证券案件中的应用。

本文探讨了ChatGPT-4o和文心大模型4.0在外语教学与研究中的强大能力，提出了针对不同语言服务能力的策略，旨在提升教学效率。

本文探讨了大型语言模型在教育中的潜力与挑战，并提出通过游戏化学习来平衡机遇与风险。

本文构建了大模型产业创新生态系统的综合竞争力评价体系，并提出了竞争力提升机制，为大模型产业生态的高质量发展提供了理论依据和实践指导。

ChatGPT-4 在预测科学论文的引用量、读者数和社交媒体互动方面表现出色，超越了传统的可读性指标。