通过分析大学教师对人工智能语言模型的经验和态度，本研究填补了文献中对人工智能在教育中的应用以及其对教学和学习的潜在影响的研究空白。该研究调查了高等教育中语言模型和生成式人工智能工具的意识水平、整体态度以及影响这些态度的因素。研究结果显示，教育工作者对这些工具的认识程度逐渐增加，总体上持积极态度。教学风格与对生成式人工智能的态度之间没有相关性。最后，相较于其他领域的教育工作者，计算机科学教育工作者对生成式人工智能工具在技术上的理解更有信心，对其持更加积极的态度，但在检测人工智能生成作品的能力上并不更有信心。

Mar, 2024

本文研究了自然语言生成工具，如生成人类对话文本的聊天机器人，其可信度和伦理影响的问题，讨论了不同用户对这些工具的感知和采用方式以及机器生成文本质量的感知优缺点，还分析了参与者确定的这些工具的优点和伦理风险，并探讨了这些发现对于提升 AI 开发过程的潜在影响。

May, 2023

研究表明将研究流程的一部分委派给生成式人工智能会使人们对研究人员和科学成果产生不信任和贬值，这可能导致生成式人工智能使用的欠报告。

May, 2023

通过将大型语言模型（LLMs）与机器学习（ML）模型相结合，我们提出了 “生成式 AI 在环” 的概念，利用 LLMs 的语义理解、上下文感知和推理能力来辅助人类处理移动通信网络中的复杂或意外情况，并通过合成数据来增强基于 ML 的网络入侵检测，这进一步展示出我们提出的想法的优势。

Jun, 2024

本研究对语言模型（LLMs）的理解能力进行了比较和对照，发现人类分析师和 LLMs 的分类和推理能力存在显著差异，但二者合作可能会产生协同效应，从而丰富了定性研究。

Jun, 2023

ChatGPT 在自动化给予 Java 编程作业反馈方面的可行性进行了研究，调查结果表明学生们普遍认为 ChatGPT 反馈与 Shute 建立的形成性反馈准则相一致，他们更喜欢包含他们代码的反馈，此研究还提供了改进 ChatGPT 生成反馈的具体见解。

Dec, 2023

本研究综述了生成人工智能（Generative AI）和大语言模型（LLMs）在视频技术领域中的应用，包括视频生成、理解和流媒体，强调了这些技术在产生高度逼真视频方面的创新应用，在实现现实世界动态与数字创作之间存在重大差距的时候迈出了重要一步。同时，作者还深入探讨了 LLMs 在视频理解方面的先进能力，展示了它们从视觉内容中提取有意义信息的有效性，从而提升了我们与视频的互动。在视频流媒体领域，本文讨论了 LLMs 如何为更高效、以用户为中心的流媒体体验做出贡献，将内容传递适应个体观众的偏好。通过梳理生成 AI 和 LLMs 在与多媒体、网络和人工智能社区相关的视频技术任务中的当前成就、持续挑战和未来可能性，本文突显出这些技术在推动视频技术领域发展方面的巨大潜力。

Jan, 2024

ChatGPT 是一种自然语言处理工具，正在革命工程教育和技术与学生、教职员工之间的关系，对此进行了问卷调查，以测量 ChatGPT 对学生、教职员工的影响，并将该调查作为技术报告与其他大学和实体分享。

Apr, 2023

本研究通过系统调查、基于文本挖掘的全球和国家指南、独立研究以及八十所大学层面的指导，提供了对教育中生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的机会和挑战进行细致的理解。研究强调了在这些技术的整合过程中平衡方法的重要性，以 harness 利用其技术优势的同时，考虑伦理问题，并确保公平的获取和教育结果。最后，本文提出了促进负责任创新和道德实践，指导将 GAI 和 LLMs 整合到学术中的建议。

May, 2024

调查显示，超过一半的受访教师（35 位）中有 59% 表示使用生成人工智能（GenAI）进行教学，尤其是大型语言模型（LLMs），然而 55% 的受访者认为应该制定相关法规来规范 GenAI 的使用，尤其是在准确性和作弊上存在最大的担忧。

Apr, 2024