本研究探讨大型语言模型（LLMs）在招聘决策中是否存在种族和性别歧视。结果表明，LLMs对白人申请者的接受率更高，尤其是男性白人姓名。研究强调了模板提示对模型偏见的影响，并指出在LLMs部署中进行审计的重要性，以减少对边缘化群体的潜在伤害。