论文研究了大型语言模型（LLMs）在学术软件工程项目中的实用性，包括 AI 生成的代码、代码生成的提示以及将代码集成到代码库中的人工干预水平。研究结果表明，LLMs 在软件开发的早期阶段，特别是在生成基础代码结构和语法、错误调试方面，可以发挥重要作用。这些发现为我们提供了一个有效利用 LLMs 提高软件工程学生的生产力的框架，并强调了将教育重点转向为学生成功进行人工智能协作的必要性。

Jan, 2024

大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

Nov, 2023

通过引入强化学习的方法，将代码 LMM 的输出与性能对齐，提高生成代码的期望加速比，并在一组基准任务中展示了 0.9 至 1.6 倍的串行代码速度提升和 1.9 至 4.5 倍的 OpenMP 代码速度提升。

Apr, 2024

基于大规模语言模型的代码生成领域的综述，介绍了对 LLMs 在代码生成领域的最新进展、数据处理、性能评估、实际应用，对学术与实践之间的差距进行了分析，提出了关键挑战和机遇，并提供了一个资源网站以记录和传播该领域的最新进展。

Jun, 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

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

我们提供一个对大型语言模型在材料科学研究中的适用性的观点，认为它们处理一系列任务和学科中的模糊需求的能力使它们成为帮助研究人员的强大工具。我们定性地研究了基础的大型语言模型理论，并将其与文献中的相关性质和技术联系起来，然后提供了两个案例研究，展示了它们在大规模任务自动化和知识提取中的应用。我们认为，在当前的发展阶段，大型语言模型应该被视为能够加速和统一领域探索的不知疲倦的工具，而不是新见解的神谕。希望本文能让材料科学研究人员了解到运用这些工具的相关概念。

Mar, 2024

通过对 950,965 篇论文进行大规模分析，我们发现大型语言模型在学术写作中的使用不断增加，尤其在计算机科学论文中增长最快（最高达 17.5%），而数学论文和 Nature 期刊的修改程度相对较低（最高达 6.3%）。此外，我们的研究发现，更多使用大型语言模型的论文往往由经常发布预印本的第一作者、研究领域较为拥挤的论文以及长度较短的论文撰写而成。这些结果表明大型语言模型在科学写作中被广泛应用。

Apr, 2024

使用大型语言模型解决化学和材料科学中的数据驱动或计算技术的复杂性，从而在各种应用中包括分子和材料的属性预测、设计工具和从非结构化数据中提取知识等领域中产生了巨大的成功。参加的人们利用大型语言模型进行了各种各样的应用，这表明大型语言模型将深刻地影响我们未来的领域。

Jun, 2023

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