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Xiyang Hu
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大型语言模型在心理健康评估中表现出语言偏见
arXiv上发表的一项新研究表明，多语言大型语言模型在心理健康评估中会根据提示语言表现出偏见。研究人员发现，在使用GPT-4o和Qwen3-32B等模型时，与英文提示相比，中文提示会引发更高的污名化分数和更保守的抑郁严重程度判断。这表明大型语言模型在敏感领域不会跨语言应用一致的评估标准，可能导致心理健康评估中的低估错误。
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研究发现：LLM搜索引擎易受对抗性排名攻击
一篇新的研究论文分析了基于大型语言模型的搜索引擎的对抗性攻击，将问题构建为无限重复的囚徒困境。该研究确定了可以维持合作的条件，并强调了攻击成本、贴现率和触发策略的影响。研究结果反直觉地表明，在某些情况下，降低攻击成功率可能会激励攻击，而限制成功率可能无效。