本研究探讨大型语言模型（LLMs）在生成随机数时的表现差异，分析了模型架构、数值范围、温度和提示语言的影响。结果表明，尽管模型基于随机机制，但在输出随机数字时常表现出确定性，反映了训练数据和人类认知偏见对结果的影响。

本研究探讨大型语言模型在决策中受到认知偏见的影响，分析个性特征对偏见的作用，发现责任心和宜人性能够有效减轻偏见，强调个性驱动的偏见动态及其减轻策略的重要性。

本文介绍了BiasBuster框架，旨在识别和减轻大型语言模型中的认知偏见。研究开发了包含16,800个提示的数据集，测试了多种去偏策略，并提出了一种自助去偏方法。评估19个主要模型后发现，它们在金融合理性方面存在不同程度的非理性，强调了大型语言模型在金融应用中的优势与弱点，以及人类认知偏见对模型的影响。

本文介绍了BiasBuster框架，旨在识别和减轻大型语言模型中的认知偏见。通过开发包含16800个提示的数据集，研究了多种去偏见策略，验证了自助去偏置方法的有效性。同时，探讨了大型语言模型在道德判断和金融决策等领域的表现，强调了其在模拟人类行为时的局限性和潜在风险。

本文介绍了BiasBuster框架，旨在发现和减轻大型语言模型中的认知偏见。研究开发了包含16,800个提示的数据集，测试了多种减偏策略，并提出自助去偏置方法。分析显示，GPT-4对偏见韧性强，而其他模型受影响较大。文章还探讨了大型语言模型在医疗领域的应用及其潜力，强调了偏见识别和缓解的重要性。

本文介绍了BiasBuster框架，旨在识别和减轻大型语言模型中的认知偏见。通过开发包含16,800个提示的数据集，测试了多种去偏策略，验证了自助去偏方法的有效性。研究揭示了性别偏见的存在，并提出了无需访问模型参数的去偏方法。文章还回顾了大型语言模型中的公平性研究，探讨了评估指标和干预方法，强调了未来研究的必要性。

通过语言模型的计算模拟研究了语序普遍现象，发现具有典型语序的模型困惑度较低，认知偏见和可预测性相互作用解释了语序普遍现象，认知驱动语言模型具有优势。

本文介绍了生活中常见的形式逻辑谬论和认知偏见，包括诉诸概率、谬误论证、基准概率谬误、连接谬误、蒙面人谬论等。这些谬论和偏见容易导致人们做出错误的推断和决策。

数字营销专家认为了解人类心理学是最有价值的技能之一，列举了12种认知偏见，营销人员可以利用这些偏见来影响客户的行为和决策。