- AI 解码：ChatGPT 中数据分析的内幕故事
最近人工智能生成技术的快速发展使得数据科学领域发生了各种变化。本文批判性地审查了 ChatGPT 在广泛任务中的数据分析能力，尽管数据分析为研究者和实践者提供了前所未有的分析能力，但它远非完美，重要的是要认识和解决它的局限性。
- 亚伯杀该难以捕捉的机器翻译问题
通过对机器翻译服务的翻译错误进行观察和分析，本文旨在揭示基于人工智能的自动翻译器在结构上无法完全捕捉的问题，并提出了对翻译理论和技术的修订建议，特别关注文化文本的翻译。
- 通过 ChatGPT 从合同中提取规范：机遇与挑战
研究 ChatGPT 在从合同中提取规范的效果。ChatGPT 在提取规范方面展现了良好的性能，并且不需要训练或微调，从而避免了在该领域通常无法获得的标注数据的需求。然而，研究发现 ChatGPT 在提取这些规范方面存在一些限制，导致错误的 - 传统模型与大型语言模型的机器遗忘：简要调查
通过提供深入探讨机器消遣技术的定义、分类和评价标准，以及不同环境下的挑战和解决方案，本文对传统模型和大型语言模型上的消遣进行分类和研究，提出了评估消遣效果和效率的方法以及性能测量标准。本文揭示了当前消遣技术的局限性，并强调了全面的消遣评估的 - SIGIRLLM 能掌握数学吗？研究大型语言模型在数学 Stack Exchange 上
本研究通过分析 GPT-4 在回答数学问题中的表现，探讨了大型语言模型在复杂的数学问题解决中的局限性和不足，为未来人工智能驱动的数学推理的研究和进展奠定了基础。
- 通过生成式人工智能实现第二语言学习与教学中的分布式代理
生成式 AI 为语言学习提供了重要机会。AI 工具如 ChatGPT 可以通过书面或语音聊天提供非正式的第二语言练习，学习者可以通过提示指定对话参数，如熟练水平、语言风格和讨论主题。AI 可以被指导给出修正性反馈、创建练习题或制定扩展学习计 - 当前基于 LLM 的对话推荐用户模拟器的局限性分析
使用大型语言模型构建用户仿真器在对话推荐系统中存在一些限制和评估方法上的问题，因此提出了 SimpleUserSim 方法通过简单策略指导话题以显著提高推荐结果。
- LimGen: 探测 Landscape Language Models 生成研究论文建议性限制
本研究介绍了一项新的挑战性任务，即通过综合研究论文的相关挑战、实践见解和潜在机遇，利用大型语言模型生成研究论文的建议性局限，我们构建了包含 4068 篇研究论文及其相关局限的 LimGen 数据集。
- 从指令中预测第三方语言模型的性能
在现代自然语言处理系统中，基于语言模型的指令跟随系统表现出越来越高的性能，但这些系统往往没有透明度，缺乏明确的性能限制，因此我们提出了一种第三方性能预测框架，通过训练一个独立的模型来预测在任务中评估指令跟随系统时的指标结果，从而揭示现代指令 - 阅读注意：大型语言模型在法律实践中的应用
本文通过结合技术和法律学术的最新发现，对大型语言模型（LLMs）在法律实践中的作用和限制进行了反过来的评估，指出过度乐观的预测将导致 LLMs 在法律领域引发低效和风险。
- 大型语言模型在网络安全中的调查
大型语言模型在网络安全领域的应用、使用方式、局限性以及如何克服这些局限性和期望中的成果进行了调查。
- Transformer 对于回归问题是否表达能力足够？
Transformers 在自然语言处理中变得至关重要，在机器翻译和摘要等应用中取得了显著成功。然而，与现有观点相反，本研究发现 Transformers 在可靠地逼近连续函数方面存在困难，依赖于具有较大区间的分段常数逼近。通过理论分析和实 - 深度基础潜空间内的无监督领域自适应
这篇研究论文分析了基于视觉 Transformer 的基础模型（如 ViT 或 Dino-V2）在无需精调特征的情况下解决问题的能力，通过对原型网络设置的实验，定量分析以及对决策过程的定性解释，我们展示了所提出的方法在无监督领域适应中的应用 - ChatGPT 是因果文本挖掘的未来吗？综合评估与分析
通过综合评估 ChatGPT 在因果文本挖掘领域的能力，揭示了其适用性、性能、限制和未来挑战。尽管 ChatGPT 在各种数据集上表现良好，但在具备足够的训练数据和处理复杂因果关系方面，先前的模型仍然优于 ChatGPT，并指出其中存在误识 - 预训练语言模型是否能检测和理解语义不充分？请问 DUST！
通过研究一组语义未明确的句子，我们发现先进的预训练语言模型能够相对准确地识别这些句子，但正确解释它们对于任何语言模型来说都更加困难。我们的实验证明，在解释语义不明确的句子时，语言模型表现出很少的不确定性，与未明确性的理论解释相矛盾。总体而言 - 语言模型未学习的任务
我们通过一系列任务（H-TEST）对语言的视听属性进行了实证调查，发现当前大规模语言模型（LLMs）存在无法学习的语言属性。我们的实验证明，常识推理、少样本示例或同一模型系列的更强大的语言模型不能显著改善 H-TEST 性能，这与人类的语言 - 生成人工智能时代下的大型语言模型评估标准的不足
通过以人、过程和技术为视角，功能性和安全性为支柱，使用我们的统一评估框架，对 23 个最先进的 LLM 基准进行了研究，发现了显著的限制，并强调了在人工智能进步的背景下，标准化方法、监管确定性和伦理指南的迫切需求，以及通过协作努力发展被广泛 - 为什么敏感函数对 Transformer 较难？
在变压器架构下，输入空间敏感性限制了损失函数的变化趋势，使得变压器在一般化方面表现出低敏感性和低程度的偏好，并且在计算简单形式语言（如 PARITY）和长度一般化方面存在困难。
- 一项测试模型在某些推理任务中的能力的案例研究
大型语言模型在生成个性化内容和促进交互对话方面表现出色，但在推理能力和提供可解释性输出方面仍有待提高。本研究深入探讨了大型语言模型的推理能力，突出了当前挑战和限制，阻碍了它们在复杂推理场景中的有效性。
- 人工智能、法律、逻辑、语言和计算之间的相互作用以及交通规则和医疗保健中的一些案例研究
这篇论文旨在将数学逻辑的基础知识传达给与人工智能合作的法律界。我们将重点放在基于规则的人工智能上，而忽略神经网络和机器学习。数学逻辑与法律基于规则的人工智能实践相互作用，并对人工智能应用带来了限制和复杂性。我们将这些限制和数学逻辑与法律人工