arXiv:2610.32055v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) often exhibit sycophancy, altering their answers to align with user suggestions even on objective factual and reasoning tasks. Yet the quantitative form of this influence--- and whether it is calibrated to source reliability--- remains poorly understood. In this work, we investigate this behavior through hint-induced answer shifts on MMLU questions, evaluating prompts of the form [Source] thinks the answer is (X)''. We systematically vary the source to which the hint is attributed (a professor, a friend, or a dog) acr
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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