这篇论文表明，通过让一个大型语言模型（LLM）模仿具有特定人口统计特征的客户，提供一个产品并让其给出印象，另一种人工智能对其进行评分，可以预测真实的购买意图（90% 的准确率）。 无需微调或训练，且超越经典的机器学习方法。 这简直是疯狂的：

DeepMind 刚刚做了不可思议的事情。 他们构建了一个不需要 RAG 的 AI，并且它对自己读过的所有内容都有完美的记忆。 它被称为递归语言模型，这可能标志着传统上下文窗口的永远消亡。 它是如何工作的（以及为什么这比听起来重要得多）↓

天哪……每个人都在错误地提示LLM，这让他们损失了模型66%的创造潜力。 斯坦福大学和东北大学发布了一篇论文，揭示了为什么ChatGPT总是给你相同的无聊答案。 解决方案简单到让人感到尴尬：