人类启发的代理复杂性对大语言模型驱动的战略推理者的影响

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内容提要

本研究探讨了大语言模型(LLMs)在战略推理中的表现,发现人类启发的认知结构能够提高LLM代理与人类行为的一致性,但代理设计的复杂性与人类相似性之间的关系是非线性的。

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