一篇新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）代理在供应链场景中的谈判能力。该研究以理论上的完美贝叶斯均衡为基准，对来自 OpenAI、Google 和阿里巴巴集团 Qwen 的九个大型语言模型进行了基准测试。结果表明，虽然大型语言模型代理可以实现高效率并获得可观的剩余价值，但它们的谈判速度比基准慢，并且其可靠性因模型级别和提供商而异。研究还强调，大型语言模型的选择和战略性提示显著影响谈判结果的分配。 AI
影响 这项研究为审计商业应用中的大型语言模型代理提供了一个框架，影响着企业如何评估和部署人工智能以进行采购和谈判。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍大型语言模型能力的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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