那 45 間會議室會同時產生逐字稿；我們在背景用語言模型做 意義建構（sense‑making） 。等他們討論完一題，就能算出比例否決核心（proportional veto core），或浮現出罕見共識（uncommon ground）——讓 所有人 都稍微滿意、 沒有人 非常不滿的「整包方案」。這是聚合質性資料非常不同的方式。過去要靠一群大學生做幾天的工作，現在大型語言模型 瞬間 就能完成。
那 45 間會議室會同時產生逐字稿；我們在背景用語言模型做 意義建構（sense‑making） 。等他們討論完一題，就能算出比例否決核心（proportional veto core），或浮現出罕見共識（uncommon ground）——讓 所有人 都稍微滿意、 沒有人 非常不滿的「整包方案」。這是聚合質性資料非常不同的方式。過去要靠一群大學生做幾天的工作，現在大型語言模型 瞬間 就能完成。