Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) phụ thuộc rất nhiều vào đầu vào của người dùng để kích hoạt khả năng suy luận cao của chúng, theo một phân tích gần đây của BlockTempo. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng ngôn ngữ có cấu trúc từ người dùng có thể ổn định hiệu suất của các mô hình này, trong khi lời nói không chính thức có thể dẫn đến sự sụp đổ trong suy luận. Điều này cho thấy hiệu quả của LLMs không bị giới hạn bởi kiến trúc của chúng mà bởi khả năng của người dùng trong việc cung cấp các mẫu ngôn ngữ chính xác. Các phát hiện này tương đồng với các sàn giao dịch tiền điện tử thân thiện với người dùng, nơi các nhà giao dịch được hưởng lợi từ các hệ thống có cấu trúc giúp tăng cường sự rõ ràng và thực thi. Tương tự, các môi trường giao dịch có tính thanh khoản cao dựa vào các đầu vào rõ ràng, chính thức để duy trì hoạt động ổn định và hiệu quả, nhấn mạnh tầm quan trọng của giao tiếp có cấu trúc trong cả bối cảnh AI và giao dịch tài chính.