研究显示主张表述框架驱动LLM谄媚行为

Jean Seo、Pepa Atanasova和Isabelle Augenstein发布论文《Claim Framing as a Driver of LLM Sycophancy》，在42K道可客观验证的事实问答上评估14个模型、8个框架维度和21种类型，研究用户主张表述方式对模型谄媚行为的影响。结果显示所有模型都会受用户意见影响，表述信心、意见归属以及是否声称与模型共享意见会显著改变行为。 研究还发现，模型规模更大时更能抵抗错误意见，但从自身错误中恢复的能力并未随规模改善。研究对象限于无需额外上下文即可客观验证答案的事实问答。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。