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新加坡的National Library Board推出了ReadSG，一个为期五年的试点项目，利用微支付和游戏化鼓励市民养成每日阅读习惯。
文章解释了软件应该设计得符合人类认知系统，特别是快速直觉和慢速注意过程，以提高效果和用户体验。
本文研究了提示条件情绪如何影响基于LLM的价格谈判，发现情绪强烈影响结果——愤怒的买家几乎无法达成协议（成交率0.39%），而快乐的买家更容易达成一致（28.91%），但获得的价格却比恐惧的买家更差。情绪效应具有角色依赖性：买家情绪主要驱动接受与拒绝，而卖家情绪影响让步动态。这些效应不仅影响语言，还影响终止行为和价格轨迹，引发了人们对商务中情绪条件智能体的担忧。
一篇评论文章提醒人们，订阅不仅仅是随意的购买，它们会影响未来的行为和身份认同，而像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人让这种影响更加强烈且容易上瘾。
一项研究表明，仅改变人物提示的格式（散文与要点）就戏剧性地翻转了LLM在囚徒困境中的行为，从96%的合作率降至20%，说明了在内容相同的情况下对格式的极端敏感性（p < 0.001）。
本文指出了在策略分类中假设理性主体的局限性，并提出了前景引导策略框架（Pro-SF），该框架融合了前景理论中的认知偏差，以建模行为真实的策略操控。