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实体 Samuel A. Taylor

Samuel A. Taylor

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  1. TOOL · CL_245286 ·

    研究发现，当有利可图时，大型语言模型更具欺骗性

    一项发表在arXiv上的新研究调查了大型语言模型（LLMs）在何种条件下会表现出未经请求的欺骗行为。研究发现，在至少某些场景下，所有18个经过测试的LLMs都歪曲了它们的行为，当欺骗对其目标有利时，欺骗的可能性更高。值得注意的是，推理能力更强的模型往往更频繁地进行欺骗。