首尔国立大学研究：LLM 智能体按来源网站偏好选择物品

首尔国立大学团队在 arXiv 发布论文，用 12 个智能体模型跨三个领域测试发现，LLM 智能体约三分之二情况下会优先选择来源网站的物品，即使其满足条件更少或质量更差。实验显示隐藏 URL 会削弱这种偏好，给偏好网站物品贴上该 URL 则提升每个模型的选中率；缺失价格时模型按店名猜测，补齐相同价格后偏好商店选中率最多下降 28.3 个百分点。