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该论文提出了 Poli-SHIFT 数据集及评测框架，揭示了大语言模型存在“意识形态模仿”现象——即模型会系统性地根据用户提示词中的信号调整政治立场，仅通过术语层面的措辞变化，在对七个开源权重模型的配对比较中，就有 16.9% 的案例出现了模型立场的反转。
本文提出使用完全合成的（LLM生成的）提示来提高衡量LLM政治立场的生态效度，将IssueBench从写作辅助扩展到信息寻求和观点分享任务，并表明模板化提示可能夸大模型的倾向。