生成式人工智能

本文探讨了生成式人工智能在复杂性社会场域中的治理应用，提出了一种新的生成式治理模式。

生成式AI聊天机器人在教练场景中的采用和效果优于脚本式聊天机器人，但在目标达成方面无显著差异。

教育大模型智能体利用生成式AI技术，推动教育数字化转型，赋能精准教学与个性化学习。

生成式AI在教育中展现出巨大潜力，但也带来了伦理、教学质量和学生自主学习能力等多重挑战。

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。

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。

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。

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。

教育大模型通过融合通用知识与专业知识，推动人类学习与机器学习的双向建构，重塑未来教育图景。

本文探讨了如何利用生成式AI（如ChatGPT）通过提示工程推动创新，提出了四种机制和框架。

这项研究展示了基于生成式AI的聊天机器人SRLbot如何有效提升学生的自我调节学习能力和科学知识。

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。

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。