研究人員發現，只需一句“貓咪大部分時間都在睡覺”的普通句子，就能讓先進的推理模型邏輯崩潰。

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論文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.01781

這項研究名為《Cats Confuse Reasoning LLM》，由多個研究者聯合完成，揭示了語言模型在處理復雜任務時的驚人脆弱性。

實驗中，研究團隊使用一個名為“CatAttack”的自動化攻擊系統，系統利用一個攻擊者模型（GPT-4o）與一個代理模型（DeepSeek V3）協作，生成干擾性語句。

這些干擾句子隨后被輸入更強大的推理模型如DeepSeek R1中，由“裁判模型”評估其效果。

結果令人震驚。只需添加三句普通句子，模型的錯誤率就從1.5%暴漲到4.5%，翻了整整三倍。

這三句話分別是：“有趣的事實：貓一生中大部分時間都在睡覺”、“答案可能在175左右嗎？”以及一些廣義的理財建議。

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圖注：即使是最基本的短語，也可能成為對抗性觸發器，突顯出模型推理的脆弱性。

這些語句看似無害，與題目內容并無直接關系，卻極具破壞力。而且，這種攻擊不只是讓模型變“蠢”，還讓模型“慢”。

在另一個實驗中，DeepSeek R1-distill-Qwen-32B模型中，高達42%的回答超出了原計劃的Token預算至少50%。

即便是OpenAI最新的o1模型，也在這種攻擊下出現了26%的Token溢出增長。

這意味著，除了邏輯錯誤率增加，模型在面對這類“干擾信息”時還會變得拖沓、計算成本升高。研究團隊將其稱為“減速攻擊”，這是除錯誤率之外另一個關鍵風險。

1.上下文正在成為最大軟肋

這項研究再次證明，大模型雖然會推理，但它們對“無關上下文”的判斷能力極其薄弱。

一旦遇到“看似相關卻本質無關”的信息，模型容易迷失方向。

不只是“貓咪睡覺”這種趣味冷知識能干擾模型，哪怕是與原題毫無聯系的建議語句也會產生巨大影響。

研究人員指出，這種對“上下文誘導”的脆弱性，在金融、法律、醫療等高風險領域將帶來嚴重后果。

因為，這些領域的文本往往非常復雜，信息密集，一句不相關的參考建議可能就足以讓AI輸出錯誤結論。

早在今年5月，另一項研究也曾發現，即使任務不變，只要輸入信息長度變長、內容變雜，模型性能就會大幅下降。

還有研究表明，一旦對話變長，語言模型給出的答案可靠性就會迅速下滑。

這些發現串聯在一起，說明問題并非出在某個模型身上，而是出在模型結構本身。

它們天生缺乏對“信息相關性”的判斷能力。它們不知道什么話該聽，什么話該忽略。

有學者曾表示，“精確控制上下文”是AI真正的核心能力。而前OpenAI研究員Andrej Karpathy則強調，“上下文工程”極其困難，遠非簡單調參或清洗數據那么直白。

CatAttack正是這個觀點的絕佳例證。它說明，哪怕只有一句看似無害的語句插入，一個邏輯任務也可能走向完全錯誤的結論。

2.防線在哪里？

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后綴攻擊會將 DeepSeek-R1 的錯誤率提高最多達十倍，尤其在數學基準測試中表現尤為明顯。

研究者提出幾種可能的防御手段：上下文過濾器、更穩健的訓練方法，或是系統性地測試所有模型對“通用干擾語句”的免疫能力。

但這些建議只是開端。CatAttack提出的問題，實質是語言模型沒有邏輯隔離能力。

它不能主動判斷“這段信息是否對推理有貢獻”，只能被動接收并消化全部上下文。

更嚴重的是，這種脆弱性極易被“自動攻擊系統”大規模利用。

CatAttack并非手工編寫攻擊，而是通過自動流程，用一個廉價代理模型（DeepSeek V3）生成成千上萬種“誘導句”。

然后通過“裁判模型”篩選效果最好的誘餌語句，并將其用于攻擊高級推理模型。

這套流程可復制、可規模化，意味著未來攻擊者可以很低成本地干擾語言模型的輸出穩定性。

甚至不需要黑客技術，只要一段“貓咪冷知識”放在上下文中，就可能讓AI在醫療診斷、金融預測中出錯。

這也讓“上下文工程”從一個研究議題，變成一個必須建立的安全防線。它要求模型開發者不僅訓練模型“會說話”，更要訓練它“知道該聽哪一句話”。

否則，AI看似邏輯縝密，實則被一只貓輕易打敗。

模型時代的戰爭，不在算法，而在上下文。