麻省理工学院的研究发现，大型语言模型（LLMs）有时会错误依赖语法模式而非领域知识，导致在新任务中表现不佳，甚至可能被恶意利用生成有害内容。研究人员开发了一种基准测试程序，以评估模型对错误关联的依赖，从而帮助开发者在部署前减轻这一问题。