研究发现，大型语言模型（LLMs）和人类在创造性问题解决能力上具有独特且互补的方式。通过'MacGyver'数据集比较了两者的问题解决能力，并提供了LLMs的错误分析。研究展示了通过新颖的提示技术来增强LLMs的问题解决能力的潜力，揭示了人类和人工智能的创造性问题解决能力，并扩展了心理学范式。