红心图片可隐式引导模型选择递归代码

Google DeepMind与斯坦福的论文显示，在二叉树中序遍历等递归、迭代皆可的题目上下文中加入一张红心图片，可使Claude Opus 4.7和GPT-5.4在全部样本中选择递归写法；Gemini 3.1 Pro则在加入黄色对勾后有90%的样本倾向递归，接近直接指令的效果。 研究称，同一符号的文字说明引导效果明显较弱，随机或自然图片几乎无效。模型通常无法准确解释这种影响，GPT-5.4有74.7%的思考轨迹给出了错误理由；不同模型对视觉符号的共同理解也可能偏离人类惯例。

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。