大型语言模型（LLMs）在信息检索方面的优化、模型幻觉、用户隐私等关键问题的研究。

Nov, 2023

大型语言模型（LLMs）在理解和生成任务方面取得了显著的表现，但其在偏见、上下文理解和对提示的敏感性方面存在限制，因此对其在实际应用中的准备性产生了担忧。本文通过对四个可访问的 LLMs 使用真实世界数据进行的实验，深入研究了 LLMs 在业务流程中的实用性和准备性。研究结果对希望利用生成式人工智能的组织具有重大影响，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解。据我们所知，这是第一项将 LLMs 应用于核心业务运营和挑战的定量研究。

Jun, 2024

基于大型语言模型的教育系统研究，评估其在教育能力方面的潜力，并提出统一和专家混合两种方法构建下一代智能教育系统，同时探讨了挑战和未来发展方向。

Dec, 2023

大语言模型 (LLMs) 在教育领域带来了新的可能性。本综述论文从多个角度总结了 LLMs 在教育环境中的各种技术，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。我们系统地审查了每个角度的技术进展，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署 LLMs 所面临的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究机会，强调潜在的有前途的方向。我们的综述旨在为教育工作者、研究人员和决策者提供一个全面的技术画面，以利用 LLMs 的力量革新教育实践，并促进更有效的个性化学习环境。

Mar, 2024

通过文献综述和第一手实验，本文研究了大型语言模型（LLMs）的潜力。尽管 LLMs 具有成本效益和高效性等优点，但也存在着诸如提示调优、偏见和主观性等挑战。该研究通过利用 LLMs 进行定性分析的实验提供了新的见解，强调了成功和限制。此外，本文还讨论了缓解挑战的策略，如优化提示技术和利用人类专业知识。我们的工作旨在将 LLMs 有机地融入人机交互数据工作，并积极促进其负责任的应用，以此回应关于 LLMs 在研究中负责任应用的持续对话。

Apr, 2024

基于大型语言模型（LLM）开发在线社交网络的应用程序是具有挑战性的，并且在研究界中报道相对较少。本研究将 LLM 应用程序分为三类：知识任务、娱乐任务和基础任务，并提供了相应的挑战、解决方案和经验教训。据我们所知，这是第一篇关于将 LLM 应用于社交网络开发的综合性论文。

Jan, 2024

本文介绍了如何将大型语言模型 LLMS 应用于法律领域，对应用于法律任务的不同方法进行了讨论，并探讨了使用 LLMS 所引发的隐私、偏见等法律问题，提出了数据资源领域学习上下文中的一些潜在方向。希望为当前 LLMS 的法律应用现状提供概述，同时强调其集成的潜在益处和挑战。

Mar, 2023

该文综述了大型语言模型在安全与隐私方面面临的挑战，分析了其脆弱性，并审查了潜在的攻击方式与防御机制，还指出了该领域中的研究空白与未来发展方向。

Jan, 2024

本研究探讨了人工智能领域中大型语言模型（LLMs）的伦理问题。它讨论了 LLMs 和其他人工智能系统所面临的常见伦理挑战，如隐私和公平，以及 LLMs 特有的伦理挑战，如幻觉、可验证的问责和解码审查复杂性。该研究强调了解决这些复杂性的必要性，以确保问责制、减少偏见并增强 LLMs 在塑造信息传播方面所扮演的重要角色的透明度。它提出了缓解策略和 LLM 伦理的未来发展方向，主张跨学科合作。该研究建议针对特定领域制定伦理框架，并根据不同环境调整动态审计系统。这一路线图旨在引导负责任地开发和整合 LLMs，设想一个以伦理考虑为基础的人工智能进步的未来社会。

May, 2024

人工智能和大型语言模型的进步正在给法律领域的自然语言处理任务带来深刻的转变。大型语言模型在法律部门展示出越来越多独特的优势和各种挑战。本调查研究了大型语言模型与法律系统之间的协同作用，例如在法律文本理解、案例检索和分析等任务中的应用。此外，该调查还突出了大型语言模型在法律领域面临的关键挑战，包括偏见、可解释性和道德考虑，以及研究人员如何解决这些问题。调查展示了针对不同法律体系量身定制的最新进展，以及用于各种语言的大型语言模型微调的法律数据集。此外，它提出了未来研究和发展的方向。

Apr, 2024