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API models
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研究论文指出大语言模型医疗咨询评估中存在预成型差距
一篇新的研究论文强调了当前对大语言模型（LLMs）在医疗咨询中进行评估时存在的一个重大差距。目前的评估通常在患者问题已明确定义后进行，而忽略了现实世界初次接触行为中常见的模糊或错误表述的初步担忧。该研究使用医生撰写的案例和标准化患者模拟测试了三个API模型，发现特定指令可以改善文档记录和排序，但并不总是能引出关键事实。
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研究审计大型语言模型社会推断：元数据影响各异
一篇新发表在arXiv上的研究调查了调查国家元数据对大型语言模型（LLMs）社会推断能力的影响。研究发现，虽然信息性元数据可以提高预测准确性，但随机分配的标签并不能可靠地减少国家导向的采纳。该研究使用了五个API模型和五个国家，经验证的元数据显示预测误差有所减少，而披露的随机标签并未一致地减弱采纳。