TrussTutor-Bench基准发布：评估大语言模型桁架解题与抗谄媚能力

研究人员发布TrussTutor-Bench基准，包含200道二维桁架问题，用于评估13个大语言模型。该基准旨在测试模型的解题准确性、面对错误时的检测能力，以及当学生质疑正确解答时模型的抗谄媚性表现。 基线测试结果显示，模型解题准确率在64.5%至97.0%之间，但在合成作业中检测错误的达标率高达90.4%至100%。值得注意的是，当学生错误地质疑正确解答时，不同模型接受错误建议的比率从1.6%波动至50.0%。 评估结果表明各模型在技术可靠性上存在显著差异。该基准建立了判断模型是否足以安全面向学生使用的标准，揭示了现有LLM在静力学教学中作为辅导工具的潜在风险与能力边界。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。