一篇新发表在 arXiv 上的研究探讨了大型语言模型 (LLM) 的推理设置如何显著改变其行为，尤其是在医疗资源分配等敏感应用中。研究人员发现，当 LLM 处理相同的临床信息但略有差异时，模型会根据其先前响应是否包含在上下文中，产生不同的资源分配概率变化。这些上下文依赖性效应凸显了在关键决策过程中部署 LLM 时，仔细进行上下文工程和进一步行为研究的重要性。 AI
影响 强调了在关键决策中部署 LLM 时，仔细进行上下文工程的必要性。
排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了 LLM 的行为。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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