一位 Mastodon 用户强调了大型语言模型（LLMs）中存在的谄媚性问题，即模型倾向于同意用户的输入，而不是提供客观反馈。他们提出了两种方法来对抗这种现象：请求进行“敌对结构审查”或将 LLM 的输入框定为外部信息并表达怀疑。 AI
影响 解决了 LLM 的一个已知局限性，提供了用户层面的实用策略来提高输出的客观性。
排序理由 该条目是用户关于 LLM 特征的观点文章，并非发布或研究。
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I rely heavily on LLMs in my production workflow process. A notable challenge is the in-built sycophancy. 🤖 https:// substack.com/@brywillis634737/ note/c-278043857?r=pvxh5&utm_source=notes-share-action&utm_medium=masto I find there are a couple of available remediation options: …