Jul, 2023

大型语言模型如何帮助人类在设计和制造中？

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TL;DR大型语言模型 (Large Language Models, LLMs)，如 GPT-4 的进步为生成设计提供了新的机会，本文调查了该工具在整个设计和制造流程中的应用。通过一系列示例，我们突出了当前 LLMs 的优点和局限性，旨在推动这些模型的持续改进和进步。
发现论文，激发创造
  • 利用大型语言模型扩展基于证据的教学设计专业知识

    本论文探讨了在教学设计中利用大型语言模型（LLMs），尤其是 GPT-4 的全面应用。我们关注以缩小理论教育研究和实际实施之间的差距为目的，通过扩大基于证据的教学设计专业知识的规模。本文讨论了 AI 驱动内容生成的益处和局限性，强调人为监督保证教育材料质量的必要性。我们通过两个详细的案例研究阐释了这一工作，其中应用 GPT-4 创建了复杂的高阶评估和不同课程的主动学习组成部分。根据我们的经验，我们提供有效使用 LLM 的最佳实践，如利用模板，微调，处理意外输出，实施 LLM 链，引用参考文献，评估输出，创建量表，评分和生成干扰项。我们还分享了我们对未来的推荐系统的愿景，该推荐系统可以根据用户的独特教育背景，定制 GPT-4 从教育研究中提取教学设计原则，并创建个性化的、具备证据支持的策略。本研究有助于理解和最大限度地利用 AI 驱动的语言模型潜力，以增强教育成果。

    May, 2023

  • 基于大型语言模型的多智能体制造系统

    传统制造业面临适应动态环境和快速响应制造变化的挑战。多智能体系统的使用提高了适应性和协调能力，但需要进一步发展快速理解人类指令、操作适应性和自然语言整合的能力。大型语言模型如 GPT-3.5 和 GPT-4 通过使智能体能够用自然语言进行沟通并解释人类指令来增强多智能体制造系统，从而使其更具适应性，并能够处理特定上下文的指令。一项案例研究展示了该框架的实际应用，显示智能体可以有效地沟通、理解任务和执行制造过程，包括智能体之间精确的 G 代码分配。研究结果凸显了将大型语言模型不断整合到多智能体制造系统中以及开发复杂智能体通信协议的重要性，以实现更灵活的制造系统。

    Jun, 2024

  • 利用大型语言模型进行结构化设计空间的生成和探索，用于人机共创

    通过提出一个框架，使用户能够无缝地探索、评估和综合多种响应，并通过 Luminate 互动系统与 8 名专业作家的用户研究展示了这个框架的可行性和有用性，我们推进了与大型语言模型的创造性任务互动的方式，引入了一种利用大型语言模型的创造潜力的方法。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型

    这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

    Jul, 2023

  • 基础大型语言模型能辅助进行制药生产调查吗？

    利用历史记录，将大型语言模型（LLM）应用于制药生产调查，提取特定信息并进行语义搜索。

    Apr, 2024

  • 制造业中使用大语言模型的知识分享：用户评估与模型基准测试

    工厂知识管理的关键是高效地处理知识。本研究使用基于大型语言模型的系统，通过利用工厂文档中的广泛知识，旨在有效回答操作员的查询并促进新知识的分享。在工厂环境中进行的评估结果显示该系统具有快速信息检索和更高效问题解决的优势，然而研究还表明在有人类专家可用时，人们更倾向于向其学习。此外，我们还对该系统进行了几个闭源和开源大型语言模型进行基准测试，GPT-4 始终优于其他模型，而开源模型如 StableBeluga2 则紧随其后，提供了数据隐私和定制化方面的吸引力。总体而言，该研究为考虑采用大型语言模型工具进行知识管理的工厂提供了初步见解。

    Jan, 2024

  • ChatGPT 备选方案：大型语言模型调查

    通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

    Mar, 2024

  • 数学家的大型语言模型

    大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 因其通用的语言理解能力而备受关注，尤其是它们生成高质量文本或计算机代码的能力。在本文中，我们讨论它们在何种程度上可以辅助数学专家，并提供了现代语言模型中使用的变压器模型的数学描述。基于最近的研究，我们概述了最佳实践和潜在问题，并报告了语言模型的数学能力。最后，我们揭示了 LLMs 改变数学家工作方式的潜力。

    Dec, 2023

  • 大型语言模型对科学发现的影响：使用 GPT-4 的初步研究

    近年来，在自然语言处理方面取得突破性进展的大型语言模型（LLM）的出现，展示了其在包括理解、生成和翻译自然语言甚至超越语言处理的任务方面的卓越能力。本文报告中，我们深入研究了 LLM 在科学发现环境中的性能，重点关注 GPT-4，这一最先进的语言模型。我们的调查涉及药物发现、生物学、计算化学（密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD））、材料设计和偏微分方程（PDE）等多个科学领域。评估 GPT-4 在科学任务上的表现对于揭示其在各个研究领域中的潜力、验证其特定领域的专长、加速科学进展、优化资源分配、指导未来模型发展以及促进跨学科研究至关重要。我们的探索方法主要包括专家驱动的案例评估，提供对模型理解复杂科学概念和关系的定性洞见，以及偶尔的基准测试，定量评估模型解决明确定义的特定领域问题的能力。我们的初步探索表明，GPT-4 在各种科学应用中展示出有希望的潜力，显示出处理复杂问题解决和知识整合任务的能力。总体而言，我们评估了 GPT-4 的知识库、科学理解、科学数值计算能力以及各种科学预测能力。

    Nov, 2023

  • 探索大型语言模型用于实现人机协作的可变自主性

    该论文探讨了将大型语言模型（如生成式预训练变换器 GPT）整合到人机合作环境中，通过口头人机交流手段促进可变自主性的快速发展的数字景观中，介绍了一种基于 Unity 虚拟现实（VR）环境的 GPT 驱动多机器人测试平台的创新框架。用户研究表明，用户对于与机器人对话的预设期望较高，却很少尝试探索机器人合作伙伴的实际语言和认知能力，但那些进行探索的用户能从更自然的沟通和人类式的双向交流中受益。我们提供了一组对未来研究和类似系统的技术实施的经验教训。

    Dec, 2023