基于混合智能的可持续和节能机器学习

 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。

结合人类认知能力和人工智能的优势，混合智能旨在通过增强决策、解决问题和整体系统性能来加速机器学习的可持续、节能过程。本文介绍了一种利用混合智能实现可持续、节能机器学习的方法，通过人机交互中的辅助知识源和大型语言模型代理，凸显和解决机器学习开发过程中的非效率问题。

本文介绍了一种利用大型语言模型的混合方法框架，用于扩展人文社会科学领域的数据分析。通过16个机器辅助案例研究的概念验证，展示了该框架在语言和话语分析、词汇语义变化检测、访谈分析等任务中的应用。该方法旨在增强研究者的知识和技能，而不是取代它们。

大型语言模型 数据分析 机器学习 混合方法框架 词汇语义变化检测 语言和话语分析
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