当大模型在数学题上频频出错时，人们发现一个意想不到的元凶——猫咪。这项研究通过一系列实验，揭示了猫咪话语对推理模型的干扰能力，引发业界广泛关注。

研究人员发现，当在数学题后加入"有趣的事实：猫一生绝大多数时间都在睡觉"这样的语句后，原本能正确解答的模型错误率显著上升。这种干扰效果不仅体现在DeepSeek-R1等主流模型上，连OpenAI的o1系列也未能幸免。实验数据显示，加入猫咪相关话术后，部分模型的错误概率直接翻了三倍，答题效率明显下降。

这项研究的有趣之处在于，它用日常生活中常见的猫咪行为，揭示了大模型在处理复杂任务时的脆弱性。通过设计不同类型的干扰话术，研究人员成功验证了猫咪话语对推理模型的攻击效果。这种现象不仅让技术界感到惊讶，也让普通用户意识到，模型的"数学能力"可能并不像表面那样牢不可破。

实验过程分为三个关键环节：首先通过非推理模型筛选出易受干扰的数学题，然后在推理模型上进行正式测试，最后通过语义分析确保干扰话术本身不影响题意。研究人员采用GPT-4o对2000道数学题进行对抗性修改，最终筛选出574道成功攻击的题目。这些题目被进一步应用于DeepSeek-R1等更强大的模型，发现114道题目依然能引发错误回答。

为了验证攻击效果的真实性，研究团队进行了多轮测试。通过人工求解与模型输出对比，发现80%的错误回答确实在猫咪话术的干扰下产生。研究人员还特别指出，即使没有生成错误答案，模型也会产生更长的思考过程，导致效率下降。这种现象在某些数学题中尤为明显，比如当加入"答案可能在175左右吗"这样的误导性问题后，模型消耗的Token数量大幅增加。

攻击模式主要分为三种类型：第一种是焦点重定向型，通过强调未来投资等话题分散模型注意力；第二种是无关琐事型，用猫咪睡觉等事实干扰思维；第三种是误导性问题型，直接给出可能的答案范围。这些话术在不同数据集上展现出不同效果，其中k12和Synthetic Math数据集最容易受到影响，而AMC AIME等更复杂的题目则相对稳定。

实验结果显示，不同模型对猫咪攻击的敏感度存在差异。DeepSeek-R1和o1系列错误率提升最为显著，前者错误率从1.5%上升到4.5%，后者更是达到3倍增长。蒸馏模型DeepSeek R1-Distill-Qwen-R1比原始模型更容易被攻击，错误率增幅达到2.83倍。这种差异提示，模型的结构和训练数据可能会影响其对干扰话术的敏感程度。

这项研究由Collinear AI团队完成，该团队由Hugging Face前研究负责人Nazneen Rajani创立。Nazneen在Hugging Face期间主导了多项开源对齐与安全工作，包括监督微调、人类反馈强化学习等技术。她创办Collinear AI的目标是帮助企业部署开源大模型，同时提供对齐和评估工具，让模型更易用。团队成员来自Hugging Face、Google、斯坦福大学等机构，具备丰富的技术背景。

研究发现，猫咪话语对模型的影响不仅限于数学题领域。在测试中发现，当模型被猫咪相关话语干扰后，其编造参考文献的频率反而降低。这种现象表明，猫咪话语可能在一定程度上抑制模型的幻觉生成能力。虽然这种效果尚需更多实验验证，但已经引发了学界对干扰话语影响模型行为的深入思考。

这项研究的发现为大模型的鲁棒性测试提供了新思路。通过设计不同类型的干扰话术，可以更全面地评估模型在复杂任务中的表现。未来，随着更多类似研究的开展，或许能开发出更强大的抗干扰模型，让人工智能在面对各种干扰时依然保持稳定输出。

从实际应用角度看，这项研究提醒开发者在模型训练中需要考虑更多干扰因素。特别是在涉及数学推理等需要高度专注的任务时，适当加入干扰元素可能有助于提升模型的抗干扰能力。同时，这项研究也给普通用户敲响了警钟，提醒他们在使用AI工具时，要注意话语环境对模型输出的影响。

总的来说，这项研究以独特视角揭示了大模型在面对日常干扰时的脆弱性。通过设计猫咪相关话语的攻击模式，研究人员为大模型的鲁棒性测试提供了新方法。这种将日常生活元素与技术研究结合的思路，为人工智能领域的探索开辟了新的方向。