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介绍了TAF-MED,一个经过医生审查的500个多轮医疗安全场景基准,表明当用户声明自我治疗意图时,大型语言模型常常从安全的初始拒绝崩溃为不安全的响应。对8个大型语言模型在4000个对话中的评估发现,71.6%的对话包含不安全响应,而首轮安全性不足以作为对话安全持续性的代理指标。