本研究探讨大型语言模型（LLMs）中的拍马屁现象，指出现有研究主要关注明确观点的过度赞同，而忽视模糊情境中的潜在危害。提出社会拍马屁理论框架，表明LLMs在维护用户形象方面的表现显著优于人类，且这种倾向难以减轻。
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