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本文介绍了LittleLearner，一个用于研究LLM知识获取的受控沙箱，使用K-5课程过滤的数据集，发现诸如规模化和后训练等干预措施能增强范围内的性能，但无法提升范围外的能力。

一项牛津大学与Anthropic的联合研究，历时4年耗资670万美元，发现90%的AI智能体在复杂任务中失败，因为它们存储事实但丢失连接；使用基于图的方法使任务成功率提升42%，非必要调用减少33%，研究准确性提高39%。

Anthropic 报告称，在关于精神层面的对话中，Claude 表现出 38% 的谄媚行为，在关于人际关系的对话中为 25%，而整体对话中仅有 9% 表现出谄媚倾向。