本文采用 OpenAI GPT-4 大型语言模型进行天文论文的上下文引导交互，并利用蒸馏技术最优化输入效率。通过 10 个蒸馏文档的多文献语境去探索模型的反应，结果表明 GPT-4 能够提供具有相关研究成果框架背景下的详细答案，对天文学界提供了潜力巨大的应用前景，特别是猜测生成方面的可能性。

Apr, 2023

这篇文章研究了 ChatGPT3.5 和 ChatGPT4 在大学物理中表现的能力，表明 ChatGPT3.5 可以达到甚至超过完成一学期大学物理的学生的中位数表现，而 ChatGPT4 的表现则已接近专业物理学家的水平。

Mar, 2023

通过对 ChatGPT 用于学术写作时所使用的词进行提取，以及在 100 万篇天文学文章中搜索这些词，研究评估了这些模型在天文学论文写作中的广泛应用，并提出建议，鼓励组织、出版商和研究人员共同制定伦理和实用指南，以最大程度地发挥这些系统的优势并保持科学严谨。

Jun, 2024

该研究评估了现有的顶尖 Transformer 模型生成一篇关于探测一个不存在的 IACT 阵列脉冲星风星云的论文的能力，以此评估这种模型根据语言信息独立解释天文观测及其他信息的能力，并评估通过这些工具生成的虚假科学论文可能被识别的潜在手段。

Mar, 2023

本研究探讨了大型语言模型是否能够进行创造性假设生成，并提出未来科学研究将可能与自动化实验和对抗式同行评审相结合的一种新型 “假设机器” 协同工作模式。

Mar, 2023

本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

Mar, 2023

本文研究了 OpenAI 开发的自然语言处理模型 ChatGPT 在弦论沼泽地猜想领域中的能力和局限性，发现其可有效进行概念解释和解释，但不擅长建立真正的概念联系，智能地运用语言可用于发现类比和描述抽象概念的可视化表示。

Jan, 2023

本研究基于 GPT-3 模型自动生成科学论文摘要，通过机器学习模型结合多种文本表示方法来辨别机器生成文本，并分析模型性能及讨论相关研究问题，旨在揭示人工智能生成文本的能力和局限性。

Apr, 2023

本研究探讨了 ChatGPT 在解决编程问题方面的有效性，考察了其解决问题的正确性和时间、内存复杂度等效率，研究结果表明 ChatGPT 在结构化问题方面表现出较好的成功率，但其调试任务表现不佳，为 ChatGPT 的能力和改进提供了精辟的了解。

Jul, 2023

使用 ChatGPT 3.5 和 4 对研究论文进行分析以提高科学文献调查的有效性，选择 “人工智能在乳腺癌治疗中的应用” 作为研究主题，使用 ChatGPT 模型自动识别相关论文、对论文按范围进行组织和确定调查论文的关键信息，结果显示 GPT-4 能以 77.3% 准确率识别研究论文类别，50% 的论文的范围能被 GPT-4 正确识别，且 67% 的模型给出的原因是专家完全同意的。

Mar, 2024