研究团队表示，三款模型基于相同的基础训练数据集，高一致率的结果符合预期。真正具备研究价值的是模型间25%的分歧部分，这种差异大概率并非源于模型对工具质量的独立判断，而是由基于人类反馈的强化学习（RLHF）调优策略不同，以及生成环节的专属微调差异导致。

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此外，社会工程学在这一攻击链中扮演了关键角色。受害者收到的邮件往往模仿Google官方的通知格式，如“文档共享邀请”、“存储配额警告”或“安全警报”。由于发件人地址和链接均显示为Google官方域名，用户的警惕性显著降低。一旦用户点击链接，通常会经历一次或多次重定向，最终落地于精心伪造的Microsoft 365登录界面或银行门户网站，从而窃取凭证或植入恶意软件。