一项新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）和人类在位置偏差方面的差异，发现大型语言模型表现出与人类行为相反的偏差。该研究调查了在证据呈现过程中信念更新的时序如何影响这些偏差，并指出大型语言模型的偏差在新模型中更为明显。 AI
影响 这项研究可能有助于更好地理解大型语言模型的决策过程，并可能为开发更符合人类行为的AI提供信息。
排序理由 在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了关于大型语言模型行为的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2608.12387v1 Announce Type: cross Abstract: Positional biases such as recency and primacy effects have been documented in large language models (LLMs), yet the underlying mechanism by which these models make their evaluations remains poorly understood. Both primacy and rece…