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本文通过设计推理端指令策略，构建了大模型在学术文本挖掘中的专业能力评测框架，揭示了千亿级大模型在复杂任务上的优势。

本文通过百度飞桨案例，揭示了中国人工智能深度学习平台如何通过预设性开源创新实现从低阶到高阶的动态演进。

人工智能应用显著提升企业就业水平，主要通过提高生产率和竞争力来扩大生产规模。

中国提出包容性全球人工智能治理框架，应对大模型时代的全球挑战，强调以人为本、多元参与和数字正义。

本文提出了一种新的层次感知提示调优方法，显著提升了层次文本分类任务的性能。

本文探讨了工业机器人应用对中国就业市场的影响，揭示了机器人如何通过提升企业生产效率和促进劳动力再配置来影响就业增长。

人工智能大模型正在引领科技创新变革，推动科学研究和技术创新的边界拓展与效率提升。

研究通过机器学习分析疫情期间欧洲四国患者对虚拟初级医疗的看法，揭示了其优势与挑战。

机器人应用和CEO绿色经历显著促进企业绿色技术创新，特别是在环境规制严格的地区和重污染行业。

本文提出了一个框架，用于理解教育中大型语言模型（LLMs）的偏见来源，帮助评估和缓解这些偏见，促进教育公平。

这篇论文提出了一个基于大模型智能体的安全风险态势感知框架，旨在提升安全情报工作的智能化水平。

研究发现，小额捐赠者更倾向于通过募捐机器人而非志愿者进行捐赠，感知面子威胁在其中起中介作用。

公共数据开放显著提升城市创业活力，通过降低制度性交易成本和优化信息搜寻效率实现。

本研究通过大模型技术推动深度课堂变革，构建了“师—生—机”三元互动机制，显著提升了学习动机并降低了认知负荷。

研究发现，深度伪造（deepfake）技术在情感表达研究中可能比动态变形（dynamic morphs）更接近真实视频的表现。

金融大模型在提升金融行业效率的同时，也带来了算法可信、数据安全和法律监管等风险，需通过制度创新应对这些挑战。

用户潜在创造力显著提升数字产品创新绩效，探索式数字技术使用增强内在动机用户的创新贡献。

本文通过扎根理论构建了服务场景中人工智能心理拟人化的四维度模型，并开发了相应的测量量表，揭示了其对用户社会存在感和控制感缺失的双重影响。

智能制造计划虽短期影响不显著，但长期显著提升企业全要素生产率，跨越了‘生产率悖论’。

本文通过之江实验室的案例，揭示了创新联合体如何驱动智能计算领域关键核心技术的持续突破，提出了‘同题共答’的理论框架。