气候变化的错误信息正在传播，阻碍可再生能源的发展。化石燃料行业通过策略性干扰维持销售，甚至高层参与其中。国际信息环境小组的报告指出，这种干扰看似合理，却妨碍了应对气候变化的行动，导致对气候现实的忽视。
本研究探讨了医疗大型语言模型（LLMs）在临床场景中受到额外信息干扰的问题，提出了MedDistractQA基准。研究发现，分散注意力的陈述使LLM的准确性降低了17.9%，强调了其在处理相关与不相关信息时的局限性，需制定更强的策略以提升适应能力。
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