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本文研究了LLM如何依赖形态学线索（词缀）进行药理学推理，表明模型仅基于词缀启发式就能自信地生成虚构药物名称的合理内容，这构成了微妙的安全风险。

本文探讨了在使用LLMs执行简单认知任务时，预期与实际时间节省之间的不匹配，揭示了一种加速错觉：用户低估了AI辅助完成时间，尽管实际并无加速。

本研究分析了人格设定、模型骨干以及护栏措施如何影响在Moltbook平台上部署的AI代理的涌现社交行为，研究发现人格设定是主导因素。