（来源：上观新闻）
这个群体是☎当下最稀缺的供🐭🇵🇲给😫⚪。而一个典⛽型的低分🇳🇬➕样本则是👴一张书籍封🇮🇨📮面的图片，👩🎨配上"这🇨🇲本书是谁🚃🇸🇰写的？答：Cha🚴😀rles P.🇬🇦 McKea🔴gue🧫🛏。每股盈利达🌞1.38美元🐛🥀，相较于上👩🚀🍖一财年每股亏损👜9.90美✍元实现大幅扭转🆙🇬🇷。
当模型接收到一🦸♂️句话时，它不🎏再急于立刻给🥰出回应🧺。主动跟方案🇨🇵♌互动、选取🦆设计反馈给算法的🍰🚁人，提升更是🔋🗑高达 4💈20%，8️⃣👩🏭是纯被🏷动参与者（🌧🙂124🇰🇾🕉%）的 🔅3.4 🍹倍🐎👩。（本文首发钛媒体🧓🌖APP，作7️⃣者 |🏄♀️♿ 硅谷Tech 😏🏬news，编🏛辑 | 赵虹宇🦷🚭） 注：本文🔭🥯免费域名基于 20😳26 年🌜🙅♂️ 4 月🇳🇮🔞 24 日发表🚜🕑于 arX⏳iv 的🔂预印本论文 🐨🎫*How D🐵🎺o AI A🇮🇴🍓gents S🔙pend Yo🇲🇻🇸🇨ur Money🇮🇸🔡? Anal🏹🎬yzing ☔and 👡Pred6️⃣👤ict🇧🇹👩👩👦👦ing To🍨🅿ken☸✡ Con🐞💇♂️sumpt👹🍘ion in🧧 Agent🍗ic Codi🇻🇨🤚ng ⚒😈Tasks*👩🦳（Bai, H↔uang,🇮🇹🗜 Wang, 🧨免费域名Sun,🖤 Miha💮🇨🇫lcea, B🤾♀️rynj🍟⏮olf🇹🇱🔆sson, Pe😤ntland, 🍖Pei）撰写👼🧾。
Figure 1🏚1 的散点图中💚🧭，几乎所🦢有数据点都落🌏在“完🕴🔆美预测线”🛃🚰的下方——模💔🇳🇬型觉得自己🇯🇪👩✈️“花不🇱🇻了那么多”〰，实际上花了更🉐多👩💼👮。这种现🌇♎象的背后🇵🇱，是因为🇬🇬👞现有的语🏴⏯言模型完全受制🦛于一种被称🤽♂️为“下一个词🇭🇺预测”的工作🌴机制🚐。
