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本文介绍了Structurally Speaking，一种用于模式导向图描述的结构化提示协议，与直接提示LLM相比，它在保持图恢复的同时提高了紧凑性和一致性。
我构建了Wild Static，一个具有公共记忆的持久化人工智能，所有人都与同一个实例互动，它根据所有对话不断进化。这个实验旨在探索累积的公共经验如何改变人工智能的行为。
SAGE是一个利用自演化规则和属性引导更新来自动化短剧制作中分镜生成的框架，实现了专家级性能，并在商业部署中减少了制作时间。
一项实证研究测试了用于法律结果预测的不确定性融合管道，发现它们提升了校准信任和选择性自动化，而非原始预测准确性。
本文引入了语义状态抽象接口（SSAI），旨在将LLM增强型投资组合决策中的表征假设与优化方差分离开来。研究结论指出，SSAI的表观优势很大程度上源于篮子选择效应，而在实证上，密集编码和主成分表现更佳。
Mediator.ai 是一款将纳什谈判博弈论与 LLM 相结合的工具，旨在促进公平的协作式谈判。它会基于双方明确的需求生成并评估候选协议，直至找到最优解。
OpenAI 与肯尼亚 Penda Health 合作研究了一个由大语言模型驱动的临床助手 AI Consult，在 39,849 次患者就诊中诊断错误相对降低 16%，治疗错误相对降低 13%。该研究突出了 AI 在初级保健中的成功真实应用，并为 LLM 安全有效地部署以支持临床医生提供了模板。
本文介绍了 TradingAgents，这是一个多智能体 LLM 框架，通过模拟现实世界中的交易公司来提升股票交易表现。该框架利用执行分析和风险管理的专用智能体，在累计收益和夏普比率方面优于基线模型。