论文

机器人应用通过任务去常规化和增加职业可迁移技能需求，降低了职业—技能合意性，部分低学历劳动者借助智能化设备突破职业藩篱，但部分面临失业风险。

本文提出了一种基于整体性治理理论的“四力耦合”智慧健康养老模型，通过合肥市的实践案例，展示了如何通过创新引领、托底保障、差异满足和数智支撑四力协同，提升养老服务质量。

本文探讨了数智时代下人机协同的管理决策与组织行为研究现状及未来方向，旨在推动理论创新并为企业数智化转型提供指导。

开放公共数据通过资源补给和创新动力激发机制显著促进企业创新，尤其在数字产业化领域效果显著。

ChatGPT 等生成式人工智能技术正在重塑教育与就业市场，带来效率提升的同时也引发数据隐私等法律道德问题。

本文揭示了农业巨头如何通过大数据资产化策略创造价值，并探讨了这些策略对社会生态的影响。

通过微调大语言模型，显著缩小了多语言教育内容技能标注中的国家与语言差距。

本文提出将区块链技术与生成式人工智能（GenAI）结合，以解决AI的透明度、偏见和滥用等问题。

本文通过量化结构模型，揭示了工业机器人应用对全球生产网络演化的影响，特别是对中国在全球分工中的地位提升具有重要启示。

本文探讨了如何利用生成式AI构建品牌竞争优势，提出了从通用到领域定制再到协作系统的演进路径。

本文通过训练中文金融大语言模型，显著提升了金融市场情绪测度和资产价格预测的准确性。

GPT-4在政治社交媒体消息标注任务中超越了专家编码员和监督分类器，展示了零样本学习的强大能力。

这篇论文探讨了在协作学习中使用大型语言模型（LLMs）提供定制化反思指令的效果，揭示了其对成人学习者的学习影响。

本文探讨了生成式人工智能（如ChatGPT和GitHub Copilot）如何改变软件开发行业，并提出了开发者如何适应这一新环境的建议。

CAP Babel Machine 利用多语言大语言模型，提供了一种低成本、高可靠性的政策主题分类自动化解决方案。

研究表明，ChatGPT 和 Bard 在基于评分标准的英语作文评分中表现出高可靠性和一致性，但仍需进一步优化以提升主观性评分能力。

本文探讨了ChatGPT如何通过创造性和对话性功能，革新知识密集型行业的工作方式。

本文探讨了使用大型语言模型（LLM）进行归纳主题分析的可行性，展示了其在定性研究中的潜力。

本文探讨了生成式AI聊天机器人在商业中的应用及其潜在风险，并提出了CARE框架以优化其影响。

本文通过实证研究发现，进口工业智能设备显著延长了中国制造业企业的生产链长度，助力产业链的“延链补链”。