本文介紹瞭如何使用Prompt解讀醫學研究概念架構圖，並以“Machine Learning to Infer a Health State Using Biomedical Signals”這一主題為例，展開分析。

[分享] 用 ChatGPT 「圖解析功能」協助閱讀醫學領域研究文獻

科技

本文提供了博士生每週的閱讀量必須掌握到10-20篇文章的建議。除了閱讀快、整理快、產出快的重點外，還介紹了使用ChatGPT進行快速閱讀文獻的方法，並提供了具體的指令式和簡報式Prompt。這篇文章還以研究者的角度，使用特定的例子回顧了文獻的內容，並分享了關於實驗設計和步驟的內容。

[分享]不要只使用「摘要」，Prompt寫好，ChatGPT能協助以「簡報式」加速閱讀文獻

這一篇文章是我投稿至第83屆AOM國際研討會（Academy of Management）中文版手稿的節錄版本，我將其中比較理論面的部分刪減，把能實務應用的部分進行說明，希望能方便大家閱讀以理解在AI時代，企業面對的知識管理與獨特性競爭策略的議題。

這篇文章獲得 AOM 國際研討會（國科會認可的 

[研究論文分享] 基於AI的知識管理：從4象限SECI模型到9宮格AI-KM模型

大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。

大型語言模型真的會改變我們的工作方式嗎？

在閱讀研究文獻時，我們需要整理研究先進們在類似主題中的發展方式與流程。本文介紹了使用ChatGPT協助快速理解文章的方法，特別強調了Prompt的使用。希望與讀者分享Prompt的創意並歡迎各領域研究者合作交流討論。

[分享]善用思維式引導Prompt，讓 ChatGPT 協助閱讀醫學文獻

MIT Sloan Management Review 刊登了一篇關於生成式人工智能中獲利者的新觀點文章，從技術架構到主要獲利者，以及面臨的機會與挑戰進行了探討。對於AI行業的從業者和學術研究人員來說，這份文章提供了寶貴的資訊。

生成式人工智慧：誰是最大得益者？

MIT史隆管理評論收錄Thomas H. Davenport和Wavestone的研究員Randy Bean的研究，探討了生成式AI對娛樂行業的影響與兩位專家觀點，均認為短期不會取代人類，並建議教育機構需要迅速提升教學水平，應對未來娛樂行業的變化。

[M-Insight]MIT史隆管理評論:生成式AI提升娛樂產業製作效率，但無法取代人類

近年來，生成式AI對市場帶來了巨大變革，然而，企業的AI專案卻面臨許多部署和失敗的問題。從MIT Sloan Management Review的研究中，我們發現數據科學家在尋找防止AI模型失敗的模式上面存在許多問題。本文提供了三個觀點，協助缺乏技術的高階主管針對辨識有效的AI模型和數據集提出方法。

高階管理者應該了解的六個 AI 問題

                                                    M-Insight : AI科技創新
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