返回每日动态论文研究揭示 LLM 智能体按来源网站偏好选择物品X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)10月7日 15:31导读首尔国立大学团队在 arXiv 发布论文，用12个智能体模型跨三个领域测试发现 LLM 智能体会按来源网站偏好选择物品，约三分之二情况下优先来源物品被选中，即使其满足条件更少或质量更差。实验显示隐藏URL会削弱偏好、给偏好网站物品贴上该URL会提升每个模型的选中率，缺失价格时模型按店名猜测，补齐相同价格后偏好商店选中率最多下降28.3个百分点。