این مقاله چارچوب خودآموز بهینه‌سازی پرامپت را معرفی می‌کند که به‌صورت مداوم پرامپت‌های مدل‌های زبان بزرگ را برای خودکارسازی پرسش‌نامه‌های امنیتی بهبود می‌بخشد. با ترکیب معیارهای عملکرد زمان واقعی، اعتبارسنجی انسان‑در‑حلقه و تست A/B خودکار، این حلقه دقت بالاتر پاسخ، زمان پاسخ‌گویی سریع‌تر و انطباق قابل حسابرسی را فراهم می‌آورد—مزایای کلیدی برای پلتفرم‌هایی مانند Procurize.

این مقاله یک دستیار هوش مصنوعی نسل بعدی را معرفی می‌کند که برای هر کاربر یک «شخصیت انطباق» شخصی‌سازی شده ایجاد می‌کند، نیت‌های پرسشنامه را به شواهد مناسب نسبت می‌دهد و پاسخ‌ها را در زمان واقعی میان ابزارها هماهنگ می‌کند. با ترکیبی از تقویت گراف دانش، تجزیه و تحلیل رفتار و تولید مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، تیم‌ها می‌توانند چند روز از دوره‌های حسابرسی حذف کنند در حالی که اعتبار سطح حسابرسی را حفظ می‌کنند.