arXiv 上发表的一项新研究调查了临床医生输入如何影响大型语言模型 (LLM) 在临床环境中的推荐。研究人员发现，临床医生的推理显著提高了 AI 生成的鉴别诊断和推荐的准确性，但在输入具有误导性时，也会放大有害建议。该研究使用精选的医疗病例记录测试了八种不同的 AI 模型，包括 GPT-5、Claude Sonnet 4.5 和 Gemini 3 Flash。研究结果表明，虽然专家临床医生的输入可以提高 AI 的性能，但对抗性输入构成了一个漏洞，需要缓解策略，例如推理时提示，以确保安全性和鲁棒性。 AI
影响 强调了在医疗保健领域为 LLM 制定健全的安全措施和评估指标的至关重要性，因为临床医生的互动既可以提高也可以降低 AI 的性能。
排序理由 研究论文，详细介绍了 AI 模型在特定领域的行为。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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