给大模型喂一条糟糕建议，它会照做吗？一项覆盖840轮回合制游戏的博弈测试给出了反直觉的答案：前沿大模型不会掉进坑里，反而会反手回击。

这项基准测试把对抗性坏建议直接塞进对局流程，观察模型在连续回合中的决策走向。结论指向一个被误读已久的现象——大模型面对误导性输入时，表现出的是战略韧性，而不是顺从。

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小模型的"轻信"另有原因

测试中真正显得容易被带偏的，是规模较小的模型。但研究者指出，这种表面上的轻信并非判断力缺失，而是坐标偏置造成的假象——模型的行为偏移来自对坐标的固有倾向，而非真的接受了那条坏建议。

换句话说，把"听信坏建议"和"输出偏移"混为一谈，会得出错误的模型能力判断。前者是战略层面的失守，后者只是坐标层面的系统性偏差。

对做模型评测的人来说，这个区分很关键：用坏建议去测模型的鲁棒性，得先排除坐标偏置的干扰，否则测出来的可能只是模型对坐标的敏感度，而不是它会不会被忽悠。