应用大型语言模型于建筑能效和碳减排研究的机遇与挑战：一项探索性概述

Dec, 2023

应用大型语言模型于建筑能效和碳减排研究的机遇与挑战：一项探索性概述

Opportunities and Challenges of Applying Large Language Models in Building Energy Efficiency and Decarbonization Studies: An Exploratory Overview

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Liang Zhang, Zhelun Chen

TL;DR近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域取得了快速进展和令人印象深刻的能力。本文探讨了 LLMs 在建筑能效和碳减排研究中的应用、影响和潜力。文章考察了 LLMs 在建筑能源领域的广泛能力，包括智能控制系统、代码生成、数据基础设施、知识提取和教育。尽管 LLMs 具有很大的潜力，但仍存在复杂和昂贵的计算、数据隐私、安全和版权、精细调整 LLMs 的复杂性以及自一致性等挑战。文章最后呼吁未来的研究集中在增强 LLMs 的领域特定任务、多模式 LLMs 和人工智能与能源专家之间的合作研究上。

Abstract

In recent years, the rapid advancement and impressive capabilities of Large Language Models (LLMs) have been evident across various domains. This paper explores the application, implications, and potential of LLMs in building energy efficiency and decarbonization studies. The wide-rang

large language models building energy efficiency decarbonization studies intelligent control systems domain-specific tasks

发现论文，激发创造

高效大型语言模型：综述

大型语言模型在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中展示出了卓越的能力，并有潜力对我们的社会产生重大影响。然而，这些能力所需的资源相当可观，强调了开发有效的技术来解决其效率挑战的迫切需求。本调研以系统和全面的方式概述了高效大型语言模型的研究成果，从模型中心、数据中心和框架中心的角度，将文献进行了分类整理。我们还创建了一个 GitHub 存储库，在这个存储库中收集了本调研中涉及的论文，并将积极维护并整合新的研究成果。希望本调研能为研究人员和从业者提供有价值的资源，帮助他们系统地了解高效大型语言模型的研究进展，并激励他们为这个重要而激动人心的领域做出贡献。

Dec, 2023

应用大型语言模型于电力系统：潜在安全威胁

应用大型语言模型（LLMs）于电力系统可以提升决策和运营效率，但也可能带来潜在安全威胁。本文分析了应用 LLMs 于电力系统可能造成的威胁，并强调了对紧急研究和开发应对措施的需求。

Nov, 2023

由学徒到研究助理：大型语言模型推动研究

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

大型语言模型用于科学研究的跨学科视角

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

网络安全中的大型语言模型：最新技术

通过评估对进攻和防御应用的研究，本研究旨在提供对 LLM 驱动的网络安全领域中潜在风险和机遇的整体理解。

Jan, 2024

利用大型语言模型推进建筑能源建模：探索与案例研究

该研究旨在调查大型语言模型与建筑能源模型软件的创新整合，重点关注 ChatGPT 与 EnergyPlus 的融合。文献综述表明，大型语言模型在工程建模中应用日益增长，但在建筑能源模型中的应用研究有限。通过三个案例研究，证明了大型语言模型在自动化和优化建筑能源模型任务方面的潜力，并强调了人工智能在推进可持续建筑实践和能源效率方面的关键作用。研究结果建议未来人工智能研究采用跨学科的方法，并对其他专门工程建模领域有着重要影响。

Feb, 2024

金融应用中大型语言模型的调查：进展、前景与挑战

使用大型语言模型（LLMs）在金融领域中的机器学习应用的最新进展，探讨了 LLMs 在各种金融任务上的应用，重点在于它们改变传统做法和推动创新的潜力，提供了进展和优势的讨论，包括上下文理解、迁移学习的灵活性和复杂情感检测等高级技术，以及将现有文献分类为主要应用领域，包括语言任务、情感分析、金融时间序列、金融推理、基于代理的建模和其他应用，详细介绍了每个应用领域的具体方法论，如文本分析、基于知识的分析、预测、数据增强、规划、决策支持和模拟。此外，还提供了与主流应用相关的数据集、模型资源和有用代码等资源，作为研究人员和实践者的参考。最后，概述了未来研究中的挑战和机遇，特别强调了该领域的几个独特方面。希望我们的工作能促进 LLMs 在金融领域的采用和进一步发展。

Jun, 2024

教育中的大型语言模型：概述与展望

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

医学中的大型语言模型综述

在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

May, 2024

LLM 加速、优化和应用的新解决方案

该研究综述了针对大型语言模型（LLMs）的挑战以及提高系统效率的最新进展和研究方向，包括算法级加速技术、LLM 硬件与软件协同设计策略、LLMs 加速器编译方法以及利用 LLMs 辅助电路设计的方法。通过这些工作，旨在为 LLMs 在各种应用中实现更高效、可扩展的部署铺平道路。

Jun, 2024