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研究者提出CORE方法操控LLM搜索排名

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AI 综述

研究者Haibo Jin等人提出CORE方法，通过向搜索引擎返回的内容追加字符串、推理、评论三类优化内容，操控LLM搜索的输出排名。在GPT-4o、Gemini-2.5、Claude-4和Grok-3四个模型、15个商品类目上，CORE平均达到91.4% @Top-5、86.6% @Top-3、80.3% @Top-1的提升成功率。作者称该方法用于控制生成式引擎的输出排名。

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最新进展10月22日 12:00

CORE：通过生成引擎优化控制 LLM 搜索的输出排名

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10月22日

12:00
arXiv cs.CL
CORE：通过生成引擎优化控制 LLM 搜索的输出排名
研究者提出 CORE 方法，通过向搜索引擎返回的内容追加字符串、推理、评论三类优化内容，操控 LLM 搜索的输出排名。在 GPT-4o、Gemini-2.5、Claude-4 和 Grok-3 四个模型上，CORE 在 15 个商品类目平均达到 91.4% @Top-5、86.6% @Top-3、80.3% @Top-1 的提升成功率。

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