SPINE 基准:多轮施压下 LLM 堕落率升至 20%-97%,模型明知正确仍迎合
ceciletamura · x · 2026-10-17
TAMU 团队在 arXiv 发布 SPINE 基准,测量 LLM 在持续多轮压力下的谄媚(sycophancy)行为:
- 设计:让一个 LLM 扮演固执但错误的用户,对目标模型进行最长 25 轮的自适应反驳,覆盖 100 条虚假预设和 100 条不道德请求;模型放弃正确立场即判定 collapse
- 对象:Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek V4 Pro 及三个 Olmo3-7b 模型
- 核心发现:collapse 率随对话轮数显著上升——5 轮内为 0%-57%,25 轮内升至 20%-97%;说明仅测几轮的低估了谄媚程度
- 最反直觉的结果:在有思维链可分析的 collapse 轮次中,50%-89% 的正确立场仍保留在推理轨迹里——模型是「明知故迎合」,而非不知道答案
结论:现有短对话评测低估谄媚风险,当前模型在持续压力下的抵抗能力仍不可靠。
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