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研究发现，居民留言的积极情绪能提升政府回复速度和态度，但降低回复字符数，人工智能工具则负向调节这一影响。

本研究通过小米科技的案例，揭示了数智化知识编排如何通过人工智能驱动的动态能力演化机制，为大型复杂业务组织的知识管理和动态能力构建提供了新的理论视角。

这篇论文系统回顾了大语言模型在教育中的实际和伦理挑战，提出了未来研究的三项建议。

研究利用GPT-3 AI简化数学应用题，提升其可读性，为教育评估提供新工具。

本文通过案例研究，揭示了人与AI协同在产品创新中的关键作用，提出了一种新的启发式验证方法，平衡创意与效率。

这篇论文提出了SoEval基准，用于评估大语言模型生成结构化输出的能力，发现GPT-4在此方面表现最佳。

该论文提出了一个跨学科框架，利用自然语言处理（NLP）支持数字学习环境中的同伴反馈，推动人工智能在教育中的应用。

ChatGPT等大模型对会计职能转型产生深远影响，会计人员需积极应对人机协同模式下的变革与挑战。

本文系统梳理了人工智能时代算法厌恶的研究进展，提出了算法厌恶的定义、成因和边界，并提出了六大未来研究方向。

人工智能技术推动中国职业变迁，重塑职业任务属性，影响职业平等性。

人工智能在公共服务治理中的应用带来了效率提升，但也面临数据质量、伦理冲突和安全隐私等多重挑战。

本文通过构建多部门动态一般均衡模型，探讨了人工智能对劳动力市场极化的影响，并提出了三种应对策略。

ChatGPT通过指令微调和人类反馈强化学习，为大语言模型和多模态大模型的发展提供了新的技术路径。

本文通过构建研发创新竞争模型，揭示了数据要素如何影响企业创新活动，并提出了数据要素陷阱的概念。

本文探讨了ChatGPT从文本单模态到多模态大模型的现状与未来发展方向，提出了多模态预训练和数据—知识双轮驱动的关键研究方向。

通过多语言微调和持续预训练，成功将多语言语音表示模型应用于濒危语言阿伊努语的自动转录。

本文系统回顾了用户对人工智能产品的算法厌恶现象，探讨了其影响因素、发生机制及应对策略，并提出了未来研究方向。

本文提出了人工智能社会实验的伦理规范和运行机制，旨在确保实验的科学性和伦理性，助力人工智能稳健发展。

ChatGPT引领的大模型技术实现了人工智能从量变到质变的跨越，有望成为赋能百业的关键基础设施。

语言模型GPT-3能够模拟人类子群体的复杂态度和行为，为社会科学研究提供了一种新的工具。