Adversarial Testing in Large Language Models: Insights into Decision-Making Vulnerabilities

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内容提要

本研究探讨了大型语言模型在真实决策系统中的脆弱性,提出了一种对抗性评估框架,以测试其在动态环境下的决策过程,揭示了模型在策略适应性和易受操控性方面的差异,为提升AI的适应性和公平性提供了重要见解。

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