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Caught in the Web of Words: Are Large Language Models Influenced by Misleading Information in Medical Literature?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在医疗研究中解读试验结果时是否受到误导信息的影响。结果表明，LLMs比人类更容易受到误导，但通过特定提示可以减轻这种影响。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在医疗研究中解读试验结果时是否受到误导信息的影响。
- 研究发现，LLMs比人类更容易受到误导。
- LLMs在生成的总结中可能传播误导信息。
- 通过特定提示可以减轻LLMs受到误导的影响。
- 医疗研究中存在积极结果呈现的问题，研究者倾向于展示“积极”结果。
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