大型语言模型（LLM）助手是帮助用户浏览复杂多功能软件的潜在替代方法。我们通过与 16 名参与者的实验和后续访谈对 LLM 生成的软件指导进行了研究。我们比较了基准 LLM 助手与一种针对特定软件背景优化过的 LLM 助手 SoftAIBot，后者还提供了构建适当提示的指南。但令人惊讶的是，虽然 SoftAIBot 优于基准 LLM，但我们的结果显示，无论是否使用提示指南和领域上下文的集成，LLM 的使用和用户感知没有显著差异。大多数用户难以理解提示文本与 LLM 的回应之间的关联，并且通常逐字逐句地遵循 LLM 的建议，即使是错误的。这导致在使用 LLM 的软件任务建议时出现困难，降低了任务完成率。我们的详细分析还表明，用户对 LLM 的回应中的错误毫不知情，这表明他们在软件专业知识的缺乏和评估 LLM 助手的能力之间存在差距。随着设计领域特定 LLM 助手的推动日益增加，我们强调将可解释的、上下文感知的提示融入 LLM 中的重要性，以帮助用户理解基于提示的交互，识别偏见，并最大化 LLM 助手的效用。

Feb, 2024

利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

May, 2024

通过观察人类与大型语言模型（LLMs）的对话，本研究基于数据驱动的方法，对 LLMs 的治理和调节进行了归纳性分析，并探讨了非合作性、竞争性情境下的人机交互对人类可能构成的严重威胁以及利用 LLMs 的推理能力存在的不足和可操纵性。此外，研究还揭示了人类在与 LLMs 进行价格谈判时所达成的价格涵盖了广泛范围，指出了人类在有效与 LLMs 互动方面存在的文盲问题。

Nov, 2023

AI 生成的内容在大规模自然语言处理模型与 CS 教育中的影响及潜在滥用的研究成果

Apr, 2024

利用人工智能的互动场景增强课堂教学品质，包括对话自动完成、知识和风格传递，和评估人工智能生成的内容，探索多种应用和挑战，为未来研究提供清晰的道路。

May, 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

该研究提出了一种创新的方法，在临床决策中应用大型语言模型（LLMs），重点关注 OpenAI 的 ChatGPT。我们的方法介绍了在数据稀缺情况下，采用上下文提示（策略性地设计了包括任务描述、特征描述和领域知识整合的提示）进行高质量二元分类任务的应用。我们的研究探索了 LLMs 基于零样本和少样本提示学习的动态性，通过比较 OpenAI 的 ChatGPT 在不同数据条件下与传统监督式机器学习模型的性能，旨在提供对不同数据可用性下提示工程策略有效性的见解。这篇论文架起了人工智能和医疗保健之间的桥梁，提出了一种新的 LLMs 在临床决策辅助系统中的应用方法，并强调了提示设计、领域知识整合和灵活学习方法在增强自动化决策方面的变革潜力。

Aug, 2023

本文探讨了大型语言模型在教育中的转型作用和潜力，提出了利用人工智能进行辅助教学的七种方法，并介绍了实践策略来减少风险，并保证人工智能作为支持性工具而非替代品。

Jun, 2023

本文介绍了人工智能（AI）领域中的基础和大型语言模型（LLMs）等技术的限制和风险，并且警告使用这些技术会带来的伤害。

Jul, 2023

本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以 GPT3.5 / ChatGPT3.4 和 ChatGPT 4 为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

May, 2023