这项由meta人工智能研究院（FAIR）的苏景桐等研究人员联合纽约大学共同完成的研究发表于2025年9月，论文编号为arXiv:2510.05152v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文内容。

当我们和AI聊天时，经常会给它一些例子来说明我们想要的回答风格。比如我们可能会说："问：法国首都是哪里？答：巴黎。问：2加2等于几？答：4。那么现在问：中国首都是哪里？"这样的对话看起来很自然，但你有没有想过，如果我们把例子之间的分隔符号从换行符改成逗号，或者改成感叹号，AI的回答会有什么变化？

大多数人可能觉得这种细微的变化不会有什么影响，毕竟内容都是一样的，只是换了个小小的符号而已。然而，meta的研究团队发现了一个令人震惊的现象：仅仅改变这个分隔例子的小符号，就能让目前最先进的AI模型在标准测试中的表现产生高达45%的巨大差异。

这就好比同一个学生参加同一场考试，仅仅因为试卷上的分隔线从实线变成了虚线，他的成绩就能从60分变成85分，或者从85分跌到40分。更令人不安的是，通过精心选择这个小小的分隔符号，研究人员甚至可以操纵AI模型的排名，让任何一个模型看起来都像是"最优秀"的那个。

研究团队深入分析了这个现象背后的机制。他们发现，当AI处理这些例子时，不同的分隔符号会影响模型内部的"注意力机制"——也就是AI决定重点关注哪些信息的过程。这就像一个人在嘈杂的聚会上试图听清楚朋友的话，如果朋友用特定的手势或语调来强调重点，他就更容易理解；但如果朋友用了让人分心的方式说话，理解效果就会大打折扣。

一、小符号，大影响：AI评测中的隐形变量

当前的AI评测系统就像是一场看似公平的标准化考试。所有的AI模型都要回答同样的问题，比如在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中回答各种学科的选择题，在ARC挑战测试中解决常识推理问题。然而，研究团队发现，这场"公平"的考试实际上存在一个几乎被所有人忽视的变量：例子之间用什么符号分隔。

研究人员选择了30个非字母数字的ASCII符号进行测试，包括感叹号、井号、美元符号、问号等日常常见的标点符号。他们测试了来自三个主要AI模型家族的代表：Llama、Qwen和Gemma系列模型。结果令人震惊：同一个模型在使用不同分隔符时，表现差异巨大。

以Llama-3.1-8B模型为例，当使用换行符作为分隔符时，它在MMLU测试中的准确率可以达到52%，但当使用"&"符号作为分隔符时，准确率会下降到34%，这是18.3个百分点的差异。更夸张的是Gemma-2-9B模型，最好和最差的分隔符选择之间竟然有29.4%的性能差距。

这种差异的规模有多大？研究团队指出，这相当于AI领域三年的技术进步所带来的性能提升。换句话说，一个三年前的模型，如果选择了正确的分隔符，可能在测试中的表现比一个最新模型使用错误分隔符的表现还要好。

更令人担忧的是，这种影响不仅仅局限于某个特定的测试。研究人员在多个不同类型的任务中都发现了类似现象，包括常识推理、阅读理解，甚至是需要模型从给定信息中查找特定内容的"字典查找"任务。这表明，分隔符的选择对AI的影响是系统性的，而不是某个测试的特殊情况。

二、规模化并不能解决问题：更大的模型同样脆弱

面对这个发现，人们自然会想：是不是只有较小的AI模型才会受到这种影响？毕竟，更大、更先进的模型应该更稳定、更智能。然而，研究结果粉碎了这种乐观的期望。

研究团队比较了Llama-3.1的8B版本（80亿参数）和70B版本（700亿参数）。70B版本的参数数量是8B版本的近9倍，按理说应该更加稳健。然而，测试结果显示，虽然70B版本在整体性能上确实更优秀，但它对分隔符选择的敏感度并没有明显改善。

在某些情况下，大模型的表现甚至更不稳定。在常识推理任务中，70B版本的性能波动达到40%，比8B版本的29.1%还要大。这就像一个经验更丰富的司机，虽然平时开车技术更好，但面对路标颜色的细微变化时，反而比新手司机更容易困惑。

这个发现具有深远的含义。目前，业界普遍认为通过增加模型规模可以提高AI的稳健性和可靠性。然而，这项研究表明，即使是最大、最先进的模型，在面对看似微不足道的输入变化时，仍然可能表现出令人意外的脆弱性。

更令人震惊的是，研究团队还测试了闭源的GPT-4o模型。作为目前最先进的AI模型之一，GPT-4o在分隔符选择上表现出了比开源模型更严重的不稳定性，性能波动高达45.63%。这说明这个问题并不仅仅存在于开源模型中，而是整个AI行业都面临的系统性挑战。

三、深层机制：AI如何"看"分隔符

为了理解这个现象背后的原理，研究团队深入分析了AI模型的内部工作机制。他们使用了一种叫做"注意力分析"的技术，这种技术可以显示AI在处理信息时把"注意力"集中在哪些地方。

可以把AI的注意力机制想象成一个人在图书馆里查资料的过程。当这个人需要查找某个特定信息时，他会扫描书页，把注意力集中在看起来最相关的段落上。如果书页的排版清晰，重要信息被适当地突出显示，他就能快速找到需要的内容。但如果排版混乱，或者重要信息被不合适的符号包围，他可能就会错过关键内容或者被无关信息分散注意力。

研究团队专门设计了一个"字典查找"任务来验证这个假设。在这个任务中，AI需要从一系列键值对中找到特定键对应的值，就像在电话簿中查找某个人的电话号码。通过分析AI在执行这个任务时的注意力分布，研究人员发现了一个有趣的模式。

当使用换行符作为分隔符时，AI能够更准确地将注意力集中在目标键上，就像在整齐排版的电话簿中能够快速定位到正确的条目。具体来说，AI对目标键的注意力得分比使用空格分隔符时高出25%，这个差异在统计学上是显著的。

这个发现揭示了一个重要原理：AI不仅仅在处理内容本身，它们对格式化信息（如分隔符）也非常敏感。正确的分隔符选择能够引导AI的注意力机制更好地聚焦于相关信息，而错误的选择则可能导致注意力分散或错误聚焦。

四、操纵排名：AI评测的信任危机

这项研究最令人不安的发现之一，是通过精心选择分隔符，可以完全操纵AI模型在标准测试中的相对排名。研究人员展示了一个惊人的例子：同样的三个AI模型，通过改变分隔符，可以让排名完全颠倒。

在使用换行符时，模型A可能排名第一，模型B第二，模型C第三。但当改为使用井号符号时，排名可能变成模型C第一，模型A第二，模型B第三。当使用问号时，排名又可能变成另一种完全不同的顺序。这就像同一场比赛，仅仅因为裁判换了一副不同颜色的眼镜，选手的名次就完全改变了。

这个发现对整个AI行业具有深远的影响。目前，各种AI排行榜和评测基准被广泛用于指导投资决策、技术选型和学术研究方向。如果这些评测结果可以通过简单地改变一个分隔符就被操纵，那么基于这些结果做出的重要决策可能都是有问题的。

更严重的是，大多数评测机构和研究人员可能都没有意识到这个问题。他们可能认为自己在进行客观、科学的比较，但实际上却在无意中引入了巨大的偏差。这就像医生用一把刻度不准确的尺子来诊断病人的身高，却不知道尺子本身有问题。

研究团队指出，这种现象在不同学科领域都存在。无论是STEM学科（科学、技术、工程、数学）、人文学科，还是社会科学，分隔符的选择都会影响AI的表现。这表明这不是某个特定领域的技术问题，而是AI模型本身的基础性缺陷。

五、寻求解决方案：让AI更加稳健

面对这个严重的问题，研究团队也在积极寻找解决方案。他们尝试了多种方法来提高AI对分隔符选择的稳健性。

第一种方法是在AI训练过程中使用多种不同的分隔符。研究人员假设，如果AI在学习过程中接触到各种不同的分隔符，它可能会变得更加适应不同的格式。然而，这种方法的效果并不理想。原因可能是当前AI训练数据中，不同分隔符的分布极不均匀。比如在常用的训练数据集中，换行符出现的频率高达67.48%，而其他符号的出现频率要低得多。

第二种方法更加直接有效：在给AI的指令中明确说明使用的分隔符。比如，不是简单地给出例子，而是在开头加上一句话："下面是一些用感叹号分隔的多选题例子"。这种方法显著提高了AI的表现稳定性。

测试结果表明，这种"明示分隔符"的方法能够让AI的性能提升1.5%到27.9%不等。以Qwen2.5-7B模型为例，使用这种方法后，它在MMLU测试中的表现提升了14.2%。这就像给一个在嘈杂环境中听讲座的人提前说明："接下来我会用敲桌子来分隔不同的要点"，这样他就能更好地理解讲座内容。

研究团队还发现了一些"通用性较好"的分隔符。经过大量测试，他们发现换行符和感叹号是相对最稳定的选择，在不同模型和不同任务中都能提供较好的性能。换行符平均能提升5.3%的性能，感叹号能提升12.2%的性能。

六、广泛影响：超越简单的技术问题

这项研究的影响远远超出了AI技术本身，它揭示了当前AI评测体系的根本性问题。目前，从学术研究到商业应用，整个行业都依赖于各种AI评测基准来做出重要决策。如果这些评测结果可能因为一个小小的格式选择而产生巨大偏差，那么基于这些评测的所有判断都需要重新审视。

研究团队测试的不仅仅是简单的问答任务，还包括了更复杂的场景，比如让AI根据给定的范例进行分类。他们发现，即使增加范例的数量，从2个增加到10个，AI对分隔符的敏感性依然存在。这说明这个问题不会随着任务复杂度的增加而自然消失。

更令人担忧的是，研究表明不存在"万能"的最佳分隔符。不同的AI模型、不同的任务类型、甚至同一任务的不同主题，可能都需要不同的分隔符才能获得最佳性能。这就像不同的人需要不同的眼镜才能看清楚一样，没有一副眼镜适合所有人。

这个发现对AI的实际应用也有重要启示。在真实世界中，用户与AI交互的方式千变万化，他们可能使用各种不同的格式来组织信息。如果AI的性能会因为这些格式差异而产生巨大变化，那么用户体验将变得极不一致。

七、未来展望：建立更可靠的AI评测体系

面对这个挑战，研究团队提出了几点建议来改进现有的AI评测体系。首先，所有的AI评测都应该公开其使用的具体格式设置，包括分隔符的选择。这样，其他研究人员可以理解为什么不同的评测可能产生不同的结果。

其次，评测机构应该测试多种不同的分隔符，并报告结果的稳定性范围，而不是仅仅报告单一条件下的结果。这就像医学研究中需要报告结果的置信区间一样，让人们了解结果的可靠性程度。

第三，AI开发者应该在模型设计和训练过程中更加重视格式稳健性。这可能需要新的训练方法和评估指标，专门衡量模型对输入格式变化的敏感度。

研究团队也承认，这项研究只是揭开了问题的冰山一角。他们只测试了单字符的ASCII分隔符，但在实际应用中，人们可能使用更复杂的分隔方式，比如HTML标签、特殊的标点组合等。此外，除了分隔符之外，可能还有其他看似微不足道的格式因素也会影响AI的性能。

这项研究也提醒我们，AI的"智能"可能并不像我们想象的那样稳健。虽然现代AI在很多任务上表现出色，但它们可能对输入的细微变化异常敏感。这种敏感性不仅存在于恶意的对抗攻击中，也存在于日常的正常使用中。

研究团队强调，这个发现并不是要否定AI技术的价值，而是要提醒行业更加谨慎地评估和使用AI系统。只有充分理解了AI的局限性，我们才能更好地发挥它们的优势，同时避免潜在的风险。

说到底，这项研究揭示了一个令人深思的现象：在我们急于拥抱AI革命的同时，可能忽略了一些基础性的问题。一个简单的分隔符选择就能颠覆整个AI评测排名，这提醒我们，在建立基于AI的重要决策系统之前，还有很多工作需要做。

这个发现对于普通用户也有实际意义。当你与AI助手交互时，尝试用不同的方式组织你的问题和例子，可能会得到质量差异很大的回答。了解了这个现象，你就能更好地"驯服"AI，让它为你提供更好的服务。

归根结底，这项研究提醒我们，AI技术还在快速发展过程中，看似成熟的评测体系实际上可能存在我们尚未发现的重大缺陷。只有保持谨慎和批判性思维，我们才能真正受益于AI技术的进步，而不是被它的表面表现所欺骗。有兴趣深入了解这项研究细节的读者，可以通过arXiv:2510.05152v1这个编号查找完整的论文内容。

Q&A

Q1：什么是AI评测中的分隔符问题？

A：分隔符问题是指在给AI提供示例时，仅仅改变例子之间的分隔符号（比如从换行符改成感叹号），就会导致AI性能产生高达45%的巨大差异。这就像同一个学生考同一份试卷，只因为题目间的分隔线不同，成绩就从60分变成85分。

Q2：这个分隔符问题会影响哪些AI模型？

A：研究发现所有测试的AI模型都存在这个问题，包括Llama、Qwen、Gemma等主流开源模型，甚至连最先进的GPT-4o也不例外。更大的模型并不能解决这个问题，70B参数的大模型与8B小模型一样敏感，有时甚至更不稳定。

Q3：普通用户如何避免分隔符问题的影响？

A：用户可以在给AI提供例子时，明确说明使用的分隔符，比如说"下面是用感叹号分隔的例子"。另外，换行符和感叹号通常是比较稳定的选择。了解这个问题后，用户可以尝试不同的格式来获得更好的AI回答质量。