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研究团队提出SEAM基准 揭示大模型提示词吸收现象
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AI 综述
2026年10月6日，研究团队发布SEAM基准，用于测试大语言模型能否区分粘贴文本与后续无标记的用户输入。研究发现，模型普遍存在将后续用户评论误当作粘贴内容一部分处理的“吸收现象”。在对20个大语言模型的评测中，仅使用普通换行分隔时，吸收发生率介于7.7%至66.7%之间，增加空行并未显著改善该问题；采用显式边界标记虽能在19个模型中减少吸收现象，但仍无法彻底消除混淆。
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最新进展10月6日 12:00
研究团队提出SEAM基准，评测显示20个大模型普遍存在混淆粘贴文本与后续输入的吸收现象。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv 自然语言处理研究揭示大语言模型难以区分粘贴内容与用户后续输入：SEAM 基准测评
研究团队提出 SEAM 基准测试大语言模型能否区分粘贴文本与后续无标记的用户输入，发现模型普遍存在将后续用户评论误当作粘贴内容一部分处理的吸收现象。在对 20 个模型的评测中，仅用普通换行分隔时吸收发生率为 7.7% 到 66.7%，增加空行无法显著改善该问题。显式边界标记能在 19 个模型中减少吸收，但仍无法彻底消除混淆。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月6日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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