📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
比如将岩石样本放置在金属框架内，将其中心切开以模拟断层，并将其置于围压下，让局部传感器测量样品变形时发生的情况。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
反馈分析:人工智能可以分析客户反馈，使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。
14. 使用 Chat GPT 创建交互式调查和反馈表单:设计适合用户响应的有吸引力的调查和表单，最大限度地提高完成率和见解。