纽约大学的一项商榷揭示了大型言语模子（LLM）在医学信息检修中的潜在风险。商榷标明黑丝 内射，即使检修数据中仅含有0.001%的失实信息黑丝 内射，也可能导致模子输出不准确的医学谜底。