研究壓力測試前沿模型 醫療應用穩健性存疑
前沿大模型在多項健康人工智能基準中表現出色,但系統性對抗壓力測試揭示另一面:移除醫學圖像等關鍵輸入後,模型仍可能給出看似合理的答案;輕微改動提示或選項順序,亦足以令其困惑,穩健性仍待提升。
壓力測試揭短板
研究人員系統設計並整合一系列對抗性壓力測試,用於評估旗艦模型與健康基準本身的穩健性。結果發現,領先模型面對簡單的對抗性變化時普遍脆弱,看似優異的基準成績,未必反映真實臨床場景中的可靠程度。


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