通过比较 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini AI 在其免费版本中生成的编程代码的质量，以一个真实世界的例子和系统的数据集为支撑，本研究批判性地检验了这两种领先的大型语言模型的输出质量。鉴于它们在生成代码方面的显著能力，这方面的聊天机器人能力成为一项特别引人注目的分析领域。此外，编程代码的复杂性常常升级到需要验证的难度，强调了我们研究的重要性。本研究旨在揭示大型语言模型在生成高质量编程代码方面的功效和可靠性，这对软件开发领域和其他领域具有重要意义。

May, 2024

利用大型语言模型（LLM）构建用于软件渗透测试的人工智能代理，通过反复使用和提示工程来提高模型性能。

Jan, 2024

基于近年来大型语言模型 (LLMs) 在游戏设计、开发和研究中的潜力，本文针对与游戏相关的 LLM 的最新研究进行了初步调研，总结了 2022 年至 2024 年初间与 LLMs 和视频游戏相关的 76 篇论文，主要关注游戏人工智能、游戏开发、叙事以及游戏研究和评论，为未来的研究和评论奠定了基础。

Mar, 2024

人工智能中生成式大型语言模型的高效部署方法的综述

Dec, 2023

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

通过调查研究，本文分析了大语言模型（LLMs）在编程练习生成能力方面的状况，并提出了一个评估矩阵，帮助研究人员和教育工作者决定哪个 LLM 适合编程练习生成用例。此外，本文还发现多个 LLM 能够生成有用的编程练习，但存在着 LLMs 能够解决由 LLMs 生成的练习的难题。该论文对 LLMs 在教育中的整合进行了有益的讨论。

May, 2024

对于大型语言模型（LLMs）的研究，包括基本原理、应用领域以及训练过程，本综述论文对于上下文学习、多种微调方法以及参数使用效率优化等机制进行探讨，同时深入研究了如何通过创新的强化学习框架和融入人类反馈的新方法来更好地与人类偏好相统一的问题。还研究了将外部知识融入 LLMs 的新兴技术 —— 检索增强生成。对于 LLMs 的伦理问题，论文讨论了需谨慎且负责任的应用需求。最后，论文展望了未来的研究方向，提供了关于当今及未来 LLMs 领域中不断发展的全面且简明的概述，为人工智能领域的研究人员和实践者提供了有益的指南。

Apr, 2024

大型语言模型（LLMs）正在改变人工智能，使得自主代理能够在不同领域执行多样化任务。这些代理具备类似人类的文本理解和生成能力，有望在从客户服务到医疗保健等各个领域引发革命。然而，它们面临着诸如多模态、人类价值取向、幻觉和评估等挑战。推动、推理、工具利用和上下文学习等技术正在被探索，以增强它们的功能。像 AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 这样的评估平台为在复杂场景中评估这些代理提供了强大的方法。这些进展正在引领更加有韧性和能力的自主代理的发展，预计它们将成为我们数字生活中不可或缺的一部分，协助我们完成从邮件回复到疾病诊断等任务。拥有 LLMs 带头的人工智能的未来充满了希望。

Apr, 2024

通过研究使用大型语言模型（LLMs）在代码审查中的作用，其中包括检测安全漏洞和验证软件功能的有效性，本文发现大型专有模型在这些任务上的性能显著优于小型开源模型，并证明了 LLMs 能够生成与真实漏洞相关的详细描述。

Mar, 2024

自然语言生成（NLG）评估中引入大型语言模型（LLM）为评估生成内容质量提供了新的途径，本文提供了对利用 LLM 进行 NLG 评估的全面概述，包括组织现有基于 LLM 的评估指标的一致性分类法、批判性评估不同的 LLM 方法以及比较其在评估 NLG 输出中的优势和局限性，讨论未解决的挑战，并推动更公平、更先进的 NLG 评估技术。

Jan, 2024