这篇文章着重探讨了大型语言模型对人类价值、劳动力市场的影响以及需不需要对它们进行监管等问题，同时，它们也能更好地人性化技术，并且可以克服当前技术所面临的瓶颈问题。因此，我们应该更广泛地了解和推广 LLMs 以及简化 LLMs 使用的工具和方法。

May, 2023

基于大型语言模型的系统，在用户隐私方面存在问题，需要更多关注人类隐私问题的研究，包括设计范例对用户的行为披露、用户心智模型和隐私控制偏好的影响，以及赋予终端用户对个人数据的拥有权的工具设计，在此基础上构建可用、高效、具有隐私友好性质的系统。本文旨在启动关于人类隐私问题研究的讨论，为基于大型语言模型的系统中的隐私问题制定议程。

Feb, 2024

人类对世界的理解与我们的感知和认知密切相关，其中人类语言作为世界知识的重要承载者之一。本文通过 “知识” 这个视角来探索大型模型，并讨论符号知识如何增强大型语言模型以及大型语言模型如何扩展传统符号知识基础。考虑到人类知识的复杂性，我们倡导创建专门管理多样化知识结构的大型知识模型，并提出了五个 “A” 原则来区分 LKM 的概念。

Dec, 2023

大型语言模型在个性化中的应用、挑战和潜在利用方式的讨论。

Jul, 2023

本文旨在提倡对大型语言模型及其相关系统的实际工作进行重新审视，追求更高的科学精度以引领关于人工智能的哲学探索和公众话语。

Dec, 2022

本文研究了语言模型在认知建模和工程研究中的应用，提出了现代神经 LM 的局限性，其中与人类阅读过程相比，存在上下文访问能力的差异。限制 LM 上下文访问可以提高其模拟人类阅读行为的能力，同时将句法偏好纳入 LM 的上下文访问中也可以增强其认知合理性。

May, 2022

本文探索了使用大型语言模型作为 HRI 的 0 模型的潜力，并在三个社交数据集上进行了实验，结果显示 LLMs 能够实现与定制模型相当的性能，同时还讨论了当前的限制。基于我们的发现，我们展示了 LLM 人类模型如何集成到社交机器人的规划过程中并应用于 HRI 场景。我们的结果表明 LLMs 为 HRI 的人类建模提供了一种有前途但不完整的方法。

Mar, 2023

通过对大型语言模型在社交机器人中的潜力进行分析，本研究侧重于教育、医疗和娱乐等社交机器人的应用，并对这些语言模型如何安全地接受培训以 “理解” 社会规范和问题进行了研究，以期为其他有兴趣将语言模型融入机器人的研究人员提供有益指导。

Mar, 2024

综述了大型语言模型对齐技术的全面概述，包括数据收集、训练方法和模型评估，并提供了未来研究方向的启示，是了解和推进适应人类任务和期望的 LLM 对齐的宝贵资源。

Jul, 2023

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