本论文研究了一种基于 GPT 框架的新型深度学习模型 Visual ChatGPT 在遥感领域图像处理中的应用，成功展示了该模型生成图像文本描述、进行边缘检测和拟合直线等的能力，但也揭示了该模型在遥感图像处理中的局限性和挑战。研究者相信该模型的应用在未来有望将遥感图像处理转变为便利与实际应用机会并存的领域。

Apr, 2023

本文介绍一种在图像字幕生成中使用的新型自动提问方法 ChatCaptioner，利用 Prompt 和 BLIP-2 的答案获取新的视觉信息，并比较了 ChatCaptioner 和 BLIP-2 以及真实情况下的结果，结果表明 ChatCaptioner 的字幕在图像信息方面有显着提升，可以感知到比 BLIP-2 更多的对象。

Mar, 2023

通过对 GPT-3 模型在地址解析任务中的性能评估，研究表明双向 LSTM-CRF 模型在转换器模型和 GPT-3 模型中表现最好，转换器模型与双向 LSTM-CRF 模型相比展现出非常可比的结果。尽管 GPT-3 模型性能稍逊，但展示了在地址解析任务中利用少样本示例的潜力，同时还有通过额外的微调提升的空间。

Oct, 2023

本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

Mar, 2023

ChatGPT 3.5 可以将多达 3000 个词的内容浓缩成一页，能够有针对性地从给定的文本中保留关键信息；通过对七篇科学文章使用 ChatGPT 服务生成摘要并与六位合著者进行调查，发现 ChatGPT 生成的摘要能够成功概括文章中的重要信息，保留了每篇文稿的主要信息，但与原文相比，在摘要的技术深度上稍有降低；综上，我们的研究结论强调了 ChatGPT 在文本摘要功能上作为提取关键洞察的强大工具，更符合报告性的方式而非纯粹的科学论述。

Nov, 2023

本研究使用 ChatGPT 这一语言模型探讨了如何利用其在软件工程中辅助完成常见任务，研究结果显示 ChatGPT 对许多任务均有不错的表现，但仍存在一些任务不适用。

May, 2023

这篇论文评估了 ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）对数字取证领域的影响和潜在影响，重点关注最新的预训练 LLM GPT-4，通过一系列实验评估了它在包括文物理解、证据搜索、代码生成、异常检测、事件响应和教育等多个数字取证应用场景中的能力，并总结了它的优势和风险。综合而言，尽管 ChatGPT 在数字取证领域存在一些潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用，因为需要将证据上传至服务端，或者需要对所询问的话题具有足够的知识以识别错误的假设、不准确性和错误。然而，对于合适的知识用户而言，在某些情况下，它可以作为一个有用的辅助工具。

Jul, 2023

本文提出了一种新型的地图引导 GPT-based 路径规划代理模型 (MapGPT)，用于零 - shot 视觉语言导航任务，通过在线构建拓扑地图转换为提示来引导全局探索，要求代理模型明确输出和更新多步路径规划以避免陷入局部探索，并在 R2R 和 REVERIE 数据集上取得了令人印象深刻的性能 (分别为 38.8% 和 28.4% 的成功率)，展示了 GPT 模型在全局思考和路径规划能力方面的新兴能力，与以往需要微调独立参数或特定提示设计来满足不同数据集中不同指令风格的 VLN 代理相比，我们的 MapGPT 更统一，能够在不同指令风格之间无缝适应，这在该领域是首次。

Jan, 2024

本研究的主要目的是提供 ChatGPT 检测的最新技术的全面评估，同时我们评估了其他 AI 生成的文本检测工具，以检测 ChatGPT 生成的内容。此外，我们还创建了一个基准数据集用于评估各种技术在检测 ChatGPT 生成内容方面的性能。研究结果表明，现有方法都不能有效地检测 ChatGPT 生成的内容。

Apr, 2023

使用 ChatGPT 3.5 和 4 对研究论文进行分析以提高科学文献调查的有效性，选择 “人工智能在乳腺癌治疗中的应用” 作为研究主题，使用 ChatGPT 模型自动识别相关论文、对论文按范围进行组织和确定调查论文的关键信息，结果显示 GPT-4 能以 77.3% 准确率识别研究论文类别，50% 的论文的范围能被 GPT-4 正确识别，且 67% 的模型给出的原因是专家完全同意的。

Mar, 2024