Air Traffic Control Using Large Language Models: Prompt Engineering, Architecture, and Evaluation
使用大语言模型的空中交通管制:提示工程、架构与评估
机构 * The George Washington University(乔治华盛顿大学) ; California Institute of Technology(加州理工学院) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
AI总结 该研究针对ATC仍以人工为主的问题,设计5种提示结构并在9种LLMs上实验,发现简洁提示表现最佳,注入正确历史可修复脚本严格提示的错误,明确了LLM辅助ATC的路径与局限。
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