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本研究的比较distionPractices和largelanguagemodel(LLM)的designPractice和绩效与48小时原型Hackathon中的研究生工程专业的学生有关,该数据集基于一个包含100多个原型的数据集。LLM通过指示执行其指示并提供客观反馈,自主产生的想法并在没有人类干预的情况下做出所有设计决策的两个参与者参加。LLM表现出与人类参与者相似的原型制作实践,并在六支球队中获得第二名,成功地设计并为功能原型提供了建筑说明。LLM的概念产生的cap质特别强。然而,LLM在面临小小的困难,为设计中增加了不必要的复杂性并经验丰富的设计固定时,过早地放弃了有前途的概念。由于模糊或不清楚的描述,LLM与参与者之间的沟通挑战,而LLM难以保持连续性和回答中的相关性。基于这些发现,提出了六个有关在设计过程中实施LLM之类的LLM的建议,包括利用它来构思,确保人类的监督来确保关键决策,促使其考虑替代方案,并在子系统级别进行特定和可管理的任务。

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