使用 GPT-4 大型语言模型来辅助论文审核的研究发现其可以有效识别大部分错误，然而在挑选更好的论文时还存在一定误差。

Jun, 2023

这项研究通过对 GPT-4 在标题 / 摘要筛选、全文审查和数据提取等不同文献类型和语言上的性能测试，发现虽然 GPT-4 在大多数任务上的准确性与人工表现相当，但结果受到偶然一致性和数据集不平衡的影响。调整了这些因素后，GPT-4 在数据提取方面达到了中等水平，而筛选性能则在不同阶段和语言上达到了无到中等的水平。当使用高度可靠的提示筛选全文文献时，GPT-4 的性能几乎完美。对于漏掉了高度可靠提示的关键研究，对 GPT-4 进行惩罚可以进一步提高其性能。我们的研究结果表明，目前在进行系统综述时应谨慎使用 LLM，但对于在可靠提示下完成的特定系统综述任务而言，LLM 可以与人工表现媲美。

Oct, 2023

通过使用 GPT-4 对多个开源语言模型的反馈进行评估，本研究探讨了大型语言模型在教育领域中生成反馈的质量，并发现一些模型在性能上可以与专有的语言模型竞争，从而为其在教学环境中的负责任使用提供机会。

May, 2024

本研究评估了大型语言模型（LLMs）GPT-4 和 GPT-3.5 在教育反馈调查中提供洞察力的潜力，并应用自然语言处理的方法，通过多标签分类、提取、主题分析和情感分析等任务来实现教育中常见的目标，从而展示了 LLMs 在洞察力提取方面的巨大潜力。

Sep, 2023

大型语言模型（LLMs）如 GPT-4 在引用实践中引入新的动态，并且可能放大现有的偏见和引入新的偏见，从而可能扭曲科学知识的传播。

May, 2024

通过使用多个 LLM 实例进行内部讨论，我们研究了 LLM 生成科学论文反馈的能力，并开发了一种名为 MARG 的反馈生成方法。在用户研究中，我们的系统显著提高了 GPT-4 生成具体和有帮助反馈的能力，将生成的普通评论的比例从 60％降低到 29％，并每篇论文生成 3.7 条好的评论（提升了 2.2 倍）。

Jan, 2024

该研究探讨了大型语言模型（特别是 GPT-4）在提升编程教育方面的应用。该研究介绍了一个利用 GPT-4 设计的网页应用，用于对编程任务提供反馈，但不提供解决方案。该网页应用在一个学期内进行了 51 名学生的评估，结果显示 GPT-4 生成的大部分反馈有效地解决了代码错误。然而，不正确的建议和虚构的问题导致进一步改进的需求。

Mar, 2024

本研究旨在探究利用 GPT4 模型协助同行评审过程的可行性，并发现人工智能可以对同行评审过程做出有效的贡献，为解决同行评审中资源限制问题提供了新途径。

Jun, 2023

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

该文章介绍了使用 GPT-4（一个大型语言模型）快速可行性研究来（半）自动化系统性综述中的数据提取，在设计和评估 LLM-based 自动化工具方面仍然存在欠缺的问题。

May, 2024