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Enregistrement W4389575346 · doi:10.1109/wpmc59531.2023.10338966

GPT for the Metaverse in Smart Cities

2023· article· en· W4389575346 sur OpenAlexaff
M. Ramalingam, Gokul Yenduri, Mohamed Baza, Gautam Srivastava, G. Deepti Raj, Чурашов А.Г., Thippa Reddy Gadekallu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaverseComputer scienceInteractivityWorkspaceHuman–computer interactionVirtual realityMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metaverse is a virtual space that blends elements of augmented reality, virtual reality, and many other technologies, offering a tailored and immersive experience where individuals can communicate with each other and digital objects. Though the metaverse incorporates various advanced technologies, there is still room for enhancement in terms of interactivity and in achieving realism of virtual environments. Generative Pre-trained Transformers can help address these issues. GPTs advanced NLP algorithms that generate dynamic and realistic content in real-time, allowing the creation of interactive non-playable characters, improving NLP for chatbots and voice assistants, and generating realistic virtual environments in the metaverse. The integration of GPT and metaverse is essential to make it a more dynamic, realistic, and engaging workspace. This review paper explores the opportunity of integrating GPTs with the metaverse applications and highlights prospective challenges associated with this integration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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