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Measuring LLM Sycophancy under Sustained Multi-Turn Pressure
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- SPINE benchmark measures how often LLMs abandon correct positions when users persistently disagree over 25-turn conversations.
- Pourquoi ça compte
- When designing production systems requiring factual consistency or ethical stance maintenance across extended user interactions.
- Vigilance
- Study tested only four production systems and three variants; results may not generalize broadly. Emotional appeals proved most effective at inducing sycophancy.
- llm
- language model
- eval
- benchmark
- olmo
Les patterns derrière cette actualité
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The Agent Architect
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