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语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。
医学中chatgpt的好处，限制和风险
1 Department of Neurosurgery, and Neuroscience, Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian Hospital, New York, NY, United States, 2 Department of Neurosurgery, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Royal Academy, Bangkok, Thailand, 3 MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 4 Harrington Heart & Vascular大学医院研究所克利夫兰医学中心，凯斯西部储备大学，俄亥俄州克利夫兰，美国，罗伯特·D·罗伯特·D·罗伯特·D·和帕特里夏·凯恩医疗保健科学科学中心，美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所，梅奥诊所，美国6号卫生保健政策和研究部，卫生科学系，美国梅奥诊所，梅奥诊所，美国梅奥诊所，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，人工学会，纽约市，德国，加利福尼亚大学，旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州旧金山大学8号巴卡尔计算健康科学研究所，美国9号病理学系，纽约大学纽约州纽约州，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州10 Hasso Plattner数字健康研究所10失败医学，大学医院，蒙斯特大学，德国蒙斯特，12个心脏病学系，部门预防医学系，健康促进，卫生学院，医学院，医学院，大学维滕/赫尔德克，德国哈根
chatgpt-4的初步探索显示了生成人工智能对文化量身定制的多种语言抗菌剂的潜力
理解和影响与健康相关行为的框架。3个文化细微差别和行为变化模型构成了成功的公共卫生交流的基础，因为它们可以确定健康沟通策略的有效性。通过量身定制MES，以与不同的群体产生共鸣，干预措施可以引起更长的持久行为转变，这反过来又可以改善健康结果。文化量身定制的公共卫生运动可以通过解决社区的特定信念和实践来改善参与度。3根据文化特征分割公共卫生介入信息，增强其影响和相关性。3,4 AI领域的最近爆炸性增长为AI提供了巨大的潜力，可以简化和加快流程，使知识更容易获得并提高我们对世界的理解。在兽医医学中，AI已用于各种目的5，包括诊断成像6,7和临床文档。8 Generative AI可以创建针对不同识字级别，语言和地理位置的内容。9截至本文提交时，目前尚无关于使用生成AI来创建量身定制的AMR意识内容的研究。这项简短的非正式研究旨在探索生成AI的潜力，以不同语言的方式开发AMR消息传递通信，适合不同的受众。
知识信息的分子设计用于使用Chatgpt to Human-Machine Collagoration
有机分子的设计是解决许多与化学相关的挑战的核心，需要在人类直觉和计算能力之间有效合作。这项研究表明了通用大语模型（LLM）如何促进分子的设计，从而利用自然语言从经验知识中利用反馈。我们使用这种方法设计有机结构导向剂（OSDA），以指导沸石的结晶。在我们的计算工作流程中，LLM提出了通过经验知识和原子模拟评估的OSDA候选者。然后向LLM提供自然语言的反馈，以完善随后的建议，从而逐步增强拟议的OSDA并促进化学空间的探索。预测的候选人包含经过实验验证的OSDA，结构类似的OSDA，以及具有优异亲和力得分的新颖的OSDA，强调了LLM的强大能力。使用自然语言作为通信界面的人类机器协作具有在其他分子设计任务中应用的潜力。
chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
接触 ChatGPT 后，公众对医疗保健领域人工智能的看法发生了变化
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 25 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.25321048 doi: medRxiv preprint
利用人工智能用于语言学习：中学教育中Chatgpt整合的混合方法
人工智能（AI）在教育中的整合具有变革性的潜力，尤其是在语言学习中。这项研究探讨了Chatgpt与菲律宾中学语言教育的整合，以应对缺乏个性化反馈，低参与度和有限的资源等关键挑战。采用混合方法方法，通过150名教师和500名学生的调查以及焦点小组讨论收集数据。的发现表明，Chatgpt有效地支持词汇发展，语法练习和对话练习，从而大大增强了学生参与度并针对多样化的学习者需求量身定制教学。教师强调需要培训研讨会和技术支持以确保有效实施。这项研究最终在开发一本实用手册时，为教育者和学习者提供了可行的策略，以利用Chatgpt在语言学习中。这些策略包括可自定义的提示，交互式模拟和技术，以应对传统语言教学中的挑战。这项研究强调了AI创造包容性，适应性和引人入胜的教育环境的潜力，为语言教育的可扩展改善铺平了道路。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。