大型語言模型 LLM 使用者行為

深度分析

縱向追蹤 LLM 使用行為：Bing Copilot 與 WildChat-4.8M 的代表性與族群偏差分析

研究以約一萬二千名Bing Copilot用戶與WildChat‑4.8M資料做縱向分析，採分層抽樣並衡量使用強度、語句複雜度、任務完成率與使用意圖。發現個人行為高度黏著但族群層面會朝高活躍用戶特徵偏移，且WildChat樣本偏向高能用戶，代表性有限。