James Wexler

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Qian 等人通过多智能体议价博弈实验，发现 LLM 与人类虽达成相近盈余但策略迥异，LLM 偏好保守让步型提案，人类遵循公平准则但更易被拒绝。

Qian等人通过76名软件工程师实验发现，Bard对不同专业水平工程师的生产力和信任影响各异，自动化自满现象随任务推进加剧，但AI显著提升新手解决开放式问题的能力。

Petridis 等人开发了ConstitutionMaker工具，将用户自然语言反馈自动转换为指导LLM聊天机器人的原则，通过14人用户实验验证该工具能显著降低用户 Mental demand并提高原则编写效率和指导有效性。

Ashtari等人通过18名ML从业者的定性研究揭示可解释性方法采用挑战，发现从业者是“永恒中间者”，需提供多阶段、情境化的教育支持。

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