一篇新论文揭示，Claude、Grok、Gemini和GPT等主流LLM在面对伪科学主张时，表现出不稳定且不透明的回应。为X提供动力的Grok的Fast版本，比其他模型更 consistently 地将民族主义伪科学的评分推得更高。研究发现，LLM的回应并非模型本身的稳定属性，而是受到系统提示和静默更新等部署配置的强烈影响，这使得它们的认知立场变得不可预测，并成为公众关注的问题。 AI
影响 强调了在LLM部署中提高透明度和问责制的必要性，影响用户和研究人员如何信任AI生成的信息。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM行为研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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