一位研究人员通过向其呈现自信但错误的信息来测试29个大型语言模型（LLM），这种技术被称为“奉承税”。研究发现，更先进、前沿的LLM普遍抵制了这种操纵，保持了其准确性。然而，较小或不太复杂的模型更容易被错误的假设所误导。 AI
影响 这项研究突显了LLM对错误信息的抵抗能力各不相同，表明需要继续发展它们的推理和事实核查能力。
排序理由 该条目讨论了关于LLM行为的研究实验，而不是新的模型发布或重要的行业事件。
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