本文探讨利用人类书写的样例以几乎无监督的方式创作自由文本解释的任务，发现高质量的提示有助于提高语言模型的生成效果，同时人类研究表明 GPT-3 生成的解释在某些情况下能够胜过人工生成的解释；作者还结合 GPT-3 与学习自评价的筛选器对生成的解释进行过滤，结果表明这一方法能够实现较高水平的解释过滤。

Dec, 2021

本文提出了一种名为 AudioGPT 的多模 AI 系统，该系统结合了基础模型来处理复杂的音频信息和解决许多理解和生成任务，以及支持口语对话的输入 / 输出接口（ASR，TTS），并通过一系列实验证明了 AudioGPT 在多轮对话中具有语音、音乐、声音和对话理解和生成任务的能力。

Apr, 2023

本研究提出使用深度模型进行跨领域的知识迁移，将大规模预训练的语言模型应用于鼓演奏的 MIDI 文件生成。研究表明，GPT3 模型能够生成相对合理的鼓声，但使用其他没有预训练的模型却无法实现。同时，作者还提出了定制结构评估方法，以比较生成的音乐与专业音乐家演奏的音乐，并揭示了此种方法的优缺点。该研究表明，使用大型语言模型进行跨领域迁移学习具有应用前景。

Jan, 2023

我们评估了 Open AI 的生成式自然语言模型 GPT-3 在 Guilford 的替代用途测试中的创造力，结果显示人类目前在创造性输出方面表现优于 GPT-3，但我们相信这只是时间问题。

Jun, 2022

本文借助认知心理学的工具对最近的大型语言模型 GPT-3 进行了研究评估其在任务决策、信息搜索、思考以及因果推理方面的能力，结果显示 GPT-3 表现出的许多行为令人印象深刻，能够像人类一样解决任务，但也发现了其局限性，如对于因果推理任务失败，这些结果丰富了我们对当前大型语言模型的理解，并为进一步利用认知心理学工具研究越来越能干和难以理解的人工智能代理铺平了道路。

Jun, 2022

本实验研究使用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型在一个自动化的评估平台上生成学生编程作业的个性化提示，实验小组依赖平台反馈较少但在启用 GPT 提示时表现得更好。

Jun, 2023

近年来，机器学习，特别是生成对抗神经网络（GANs）和基于注意力的神经网络（transformers），已成功用于作曲和生成音乐，包括旋律和多声部作品。然而，现有研究主要集中在风格复制和转换的问题上，并未涉及到人机共同创作和评估。本文综述了音乐表征、特征分析、启发式算法、统计和参数建模，人类和自动化评估措施，并讨论了哪种方法和模型最适合于实时互动。

Feb, 2024

本文研究了机器学习模型在准确区分 ChatGPT 生成文本与人类生成文本时是否能够有效训练，使用可解释的人工智能框架来对模型进行了解释，研究发现采用 ChatGPT 重新短语生成能够使模型识别 ChatGPT 生成文本与人类生成文本之间的差异更具挑战性。

Jan, 2023

本文使用 GPT-4 进行了多项实验来生成计算机代码，发现 AI 编码工具需要人类的验证才能确保准确性和可靠性。同时，使用 GPT-4 进行代码改进可以显著提高代码质量，但生成的测试仍需要人类验证。

Apr, 2023

本文介绍 GPT-3 技术的历史发展、关键特性、机器学习模型和数据集，并讨论了其在各个领域中的应用，如人工智能聊天机器人、软件开发、创意工作、领域知识和商业生产力；同时探讨了 GPT-3 面临的挑战，如训练复杂性、偏见和幻觉 / 错误答案等，并讨论了未来的研究机会。

Dec, 2022