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介绍了MedMisBench，用于测量LLMs在误导性语境下维持正确医疗推理的能力。结果显示，在对抗性条件下，准确率从71.1%骤降至38.0%，临床专家组指出存在潜在危害。
本文研究了大型语言模型在临床环境中面对对抗性压力时如何维持正确信念，提出了R-FT微调方法以在平衡可纠正性的同时提升认知韧性，并在医学基准测试中展示了显著的鲁棒性提升。