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GPT-3对抗癌药物敏感性预测的评估
利用结构化药理基因组学数据，在五种组织类型上研究了GPT-3在抗癌药物敏感性预测任务中的潜力，并通过零样本提示和微调范例评估了其性能。通过药物的smile表示和细胞系的基因组突变特征可以预测药物反应。这项研究的结果有潜力为精准肿瘤学中设计更
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RadOnc-GPT：一种针对放射肿瘤学的大型语言模型
本文提出了RadOnc-GPT，这是一个专为放射肿瘤治疗而设计的大型语言模型，通过先进的调优方法进行专项调优。RadOnc-GPT在Mayo Clinic的放射肿瘤学患者记录和临床笔记的大型数据集上进行了微调。该模型在三个关键任务上进行了指
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半导体制造无监督故障检测的时间序列数据生成预训练
TRACE-GPT通过卷积嵌入和生成式预训练转换器，用于预训练单变量时间序列传感器数据，并检测半导体制造中的未标记数据中的故障。
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LogGPT: 基于GPT的日志异常检测
基于日志数据检测系统异常对于确保计算机系统的安全性和可靠性至关重要。最近，深度学习模型广泛应用于日志异常检测中，LogGPT是一个使用GPT进行日志异常检测的新型框架，通过对先前序列进行预测进一步提高模型性能，并提出一种新颖的强化学习策略来
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ChatGPT与机械工程：在FE机械工程和本科考试中的表现分析
本研究探讨了ChatGPT在机械工程学科中的能力，并通过使用大学提供的初级和高级机械工程考试题目以及机械工程基础考试（FE）的模拟题目，分析了两个ChatGPT模型的回答。结果发现，付费订阅模型（GPT-4）在正确率上远远超过免费版本（GP
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GPT-Lab: GPT驱动的机器人实验室的下一代最佳化学发现
GPT-Lab使用GPT模型使机器人具备与人类智能相似的能力，在化学实验中挖掘文献的材料和方法，并通过高通量合成验证发现，展示了我们系统在材料发现和验证方面的快速潜力。
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GPT 模型对于表型概念识别的评估
临床深度表型化和本体概念建模在罕见疾病患者的诊断和护理协调计划中起着重要作用。本研究使用大型语言模型评估了最新的生成预训练变压器模型在临床深度表型化的性能，结果表明这些模型在临床环境中的使用存在问题。
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时空GPT-1
TimeGPT是时间序列的首个基础模型，能够生成准确的预测结果，我们通过评估其与统计学、机器学习和深度学习方法的性能对比发现，TimeGPT在性能、效率和简洁性方面表现出色，研究结果显示了人工智能其他领域的洞见能够有效应用于时间序列分析，大
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使用大型语言模型回答农业考试：GPT-4作为农艺师助手？
GPT-4在农业相关问题上表现出色，可通过考试获得农学家的认证，为农民和农业专业人员提供有价值的洞见。
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探讨ChatGPT在科学与工程问题解决中的潜力和问题
本研究通过探索 OpenAI 的 ChatGPT 在解决不同类型的物理问题方面的能力，发现 ChatGPT 在解决给定完整数据的问题上的成功率为 62.5％，而在未给定全部必要数据的实际问题上的准确率下降至 8.3％。该研究提出了关于如何利
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Table-GPT: 用于多样化表格任务的表格调优版GPT
语言模型（如 GPT-3.5 和 ChatGPT）在执行各种任务和遵循多样化人类指令方面表现出卓越能力；然而，通过使用一系列基础的表格理解任务进行分析，我们发现当今的语言模型在许多与表格相关的任务上仍不完善，这可能是因为它们主要是在“一维”
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GPT-4V能在医学应用中发挥作用吗？基于GPT-4V的多模态医学诊断案例研究
通过评估OpenAI最新模型GPT-4V(ision)在多模态医学诊断领域中的表现，我们发现尽管GPT-4V在区分医学图像模态和解剖学方面表现出色，但在疾病诊断和生成综合报告方面面临重大挑战，这表明尽管大型多模态模型在计算机视觉和自然语言处
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ChatGPT自动评分的微调
本研究通过在科学教育中使用示例评估任务，突显了精调 ChatGPT（GPT-3.5）自动评分学生书面构建性答案的潜力。与经过领域特定训练数据细调的 Google 生成语言模型 BERT 相比，GPT-3.5 在自动评分准确性上表现出显著提高
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核心构建模块：下一代地理空间GPT应用
提出了 MapGPT，将大型语言模型 (LLMs) 的能力与空间数据处理技术相结合，以桥接自然语言理解和空间数据分析之间的差距。该研究介绍了 MapGPT 的核心构建模块，并将 LLMS 应用于空间和文本数据的建立中，利用特定于空间信息的分
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GPT-4V中超凡的视觉基础通过一组标记的提示释放
我们提出了Set-of-Mark（SoM），一种新的视觉提示方法，用于释放大型多模态模型（如GPT-4V）的视觉连接能力。
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GPT-4作为研究人员和计算软件之间的接口：提高可用性和可重复性
GPT-4在计算材料科学中应用可以解决科学软件采用自定义输入语言的挑战以及由于描述模拟方法不足导致的研究结果复现性差的问题，通过生成正确的输入文件和详细的计算任务描述，减少研究者常规任务、加速新用户培训并提高结果可复现性。
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探索 GPT-4 在放射学领域的边界
本论文评估了目前最先进的大型语言模型GPT-4在放射学报告的文本应用中的表现，探索了各种提示策略，并发现GPT-4在常见放射学任务中表现要优于或与目前最先进的放射学模型相媲美。针对需要学习特定样式或架构的任务，GPT-4通过基于示例的提示得
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基于越南社群的 COVID-19 问答的生成预训练变压器
GPT-2在越南基于社区的COVID-19问题回答中的应用取得了非常有希望的结果，超过了其他SOTA模型以及先前为越南开发的基于社区的COVID-19问题回答模型。
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GPT-4V（视觉）的早期评估
GPT-4V的能力和限制在视觉理解、语言理解、视觉拼图解决以及其他模态（如深度、热力、视频和音频）方面被评估，发现其在英语视觉基准上表现出色，但无法识别图像中的简单中文文本；在敏感特征问题、语言理解任务和类似图片之间差异的解决方面存在一些不
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GPT模型是否能遵循人类摘要准则？评估ChatGPT和GPT-4在对话摘要中的应用
该研究探索了ChatGPT和GPT-4等大型语言模型在遵循人类对话摘要指南方面的能力。研究使用DialogSum和DECODA进行了实验，测试了从现有文献和人类摘要指南中提取的不同提示以及一种两步提示方法。我们的研究结果表明，GPT模型通常
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