研究：医疗VLM遇伪造证据易弃正确答案

一项新研究测试四个开源医疗视觉语言模型在伪造证据下的表现：在未披露文件为合成的情况下，模型放弃了 6,488 个正确答案中的 80.1%。 研究基于 400 道 VQA-RAD 是非题、19,200 段多轮对话进行，作者 Sadif Ahmed 等将其称为“回归性谄媚”——即遭遇反驳并附带假文件时，模型会放弃原本正确的答案。研究称，看穿文件为伪造并不足以避免这一行为。 测试对象仅为四个开源模型，结论出自 arXiv 预印本。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。