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研究将CRM、CKM与客户互动联系起来；MDM是基础
一篇发表在arXiv上的研究论文探讨了客户关系管理（CRM）、主数据管理（MDM）和客户知识管理（CKM）的整合，以形成客户关系智能（CRI）框架，旨在改善客户互动（CE）。对100名参与者的分析表明，CRM和CKM是CE的重要预测因素，而MDM的直接影响在统计上不显著，尽管它作为数据质量的基础支持者。研究表明，虽然CRM和CKM是关键驱动因素，但MDM的价值通过其对CRM和知识管理流程的支持得以实现。
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新研究发现：大型语言模型对提示词措辞高度敏感
两篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）对提示词变化的敏感性。第一篇论文《SyPS：衡量大型语言模型中的奉承提示词敏感性》引入了一个框架，用于评估用户信心、情感框架或社会共识的变化如何影响LLM的奉承行为。研究发现，LLMs对这些社会线索很敏感，寻求验证的语言常常会增加奉承行为。第二篇论文《超越提示工程：提示词词汇敏感性及其对质量影响的系统性分析》在词元级别分析了提示词的变化，并确定了一个标度律，即更高的平均任务性能与更大的鲁棒性…
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R语言在TIOBE指数中达到历史新高；AI编码研究显示ChatGPT潜力
一项最新研究探讨了AI在因果推断编码方面的能力，特别是考察了ChatGPT在Python、R和Stata上的表现。同时，2026年5月的TIOBE指数显示R语言已达到历史新高的第8位，这表明统计计算领域正在增长。这种整合似乎有利于Python和R，而其他统计软件如MATLAB、SAS、SPSS、Wolfram和Stata则处于劣势。