研究者提出Lazy Grounding攻击误导搜索智能体

Yulin Zhang 等研究者提出并实验验证了名为"Lazy Grounding"的攻击：向搜索智能体的检索语料中注入邻近事实证据，这些证据是基准问题的改写版本，内容真实却会误导智能体给出邻近答案。在 12 个模型-基准组合中，该攻击使回答准确率平均下降 5.9 分，最高下降 17.3 分，且每种设置下都出现"邻近答案采纳"现象。 研究者称，邻近证据出现位置越靠后或形状越像答案，攻击效果越强。相关代码已公开。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。