ARTiST是一种利用少样本提示和GPT-3模型来优化增强现实文本的自动文本简化系统。该系统在头戴显示器上生成适用的简化AR文本，并减轻了认知负荷。实证研究结果显示，ARTiST在性能上明显优于未经修改的文本和传统方法修改的文本。这是在增强现实中自动化优化可读性和性能的一步。

该文章介绍了AnyGPT，一种多模态语言模型，能处理不同语言模式如语音、文本、图像和音乐。AnyGPT通过数据级的预处理实现稳定训练，无需修改现有大型语言模型架构。研究人员构建了以文本为中心的多模态数据集，用于多模态对齐的预训练。实验结果表明，AnyGPT在处理多模态输入和输出时表现出色，证明了离散表示在语言模型中的有效性。

本文比较了7种流行的可视化建模语言，包括UML、C4模型、ArchiMate、TOGAF、BPMN、SysML和4+1视图模型，以帮助开发人员选择最合适的建模语言。

文章讨论了使用LLMs进行自动事实核查的重要性和挑战，结果显示在配备上下文信息的情况下，LLMs表现出更强大的能力。作者呼吁进一步研究，以更深入地了解代理人何时成功以及何时失败。