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本文探讨了生成式人工智能（GenAI）的发展轨迹及其对社会的深远影响，为管理者提供了战略规划工具。

AI技术应用通过增加知识多样性、打破组织惯例和提高资源配置效率显著促进企业创新。

人工智能通过调整企业劳动力技能结构显著提升生产效率，尤其在高技能劳动力需求增加和低技能劳动力需求减少的情况下。

本文通过扩展马克思的两大部类分析到三大部类，研究了人工智能和一般利润率对全球长期产能过剩的影响，揭示了发达国家与发展中国家在产能利用率上的显著差异。

本文提出了中国式共享价值管理会计体系模型，通过数据要素资产化推动管理会计变革，助力企业创造共享价值。

ChatGPT的发布对教育科技行业产生了显著的负面影响，传统教育行业则未受明显冲击。

本次高端学术论坛探讨了人工智能如何驱动社会科学研究及公共治理的新范式构建，推动了学科间的交流与创新。

AI和LLM驱动的搜索工具正在改变教育和研究中的信息获取方式，但其输出质量和可靠性仍需用户仔细审查。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）中的语言表示问题，揭示了BERTology领域在解释LLMs时面临的理论模糊性。

研究通过分析Twitter上关于ChatGPT和GPT-3的讨论，揭示了普通用户和技术专业人士对大型语言模型（LLM）早期采用的态度差异。

ChatGPT 和大模型正在推动经济学研究范式的变革，从理性经济人到人工智能经济人，从定性分析到定量分析的统一，开启了经济学研究的新时代。

本文探讨了生成式大模型的数据安全风险及其法律治理，提出了分类监管和创新监管机制的建议。

数据要素市场化配置显著提升城市经济韧性，尤其在行政等级高、政府干预低的城市效果更佳。

研究发现，LLM作为“回音板”能显著提升非专家用户的广告创作质量，而作为“代笔”则对专家用户产生负面影响。

本文探讨了多模态大模型如何驱动学科知识图谱的进化，并提出了其在教育领域的四大应用场景。

本文揭示了全参数微调BERT模型在文本分类和回归任务中显著优于基于词典的方法。

这篇论文通过系统性元综述，探讨了对话代理（CAs）、聊天机器人和社交辅助机器人在心理健康、老年护理等领域的应用现状与挑战。

本文探讨了微调大模型在个性化人机信息交互中的应用及其潜在影响，标志着个性化智能信息交互时代的开启。

本研究基于大语言模型技术，构建了果蔬农技知识智能问答系统，显著提升了农业知识服务的精准性和效率。

本文探讨了图书情报领域大语言模型的应用开发与数据治理，为图书馆行业应用生成式人工智能技术提供了理论依据和实践指导。