研究：大语言模型比专家本人更能解释专家的隐性知识

一项 arXiv 研究显示，大语言模型（LLM）能从专家行为中挖掘隐性知识并转化为显性知识，其外化效果优于人类专家自己表述的知识。研究先识别出提升 LLM 外化隐性知识的提示策略，再验证这些知识能提升决策质量、缩小专家与新手的得分差距。研究还表明 LLM 是在真正学习并提取专家行为中的知识，而非简单模仿专家回答，且结论在不同 LLM 与信息检索方法上均可泛化。