大模型筛简历时，会明显偏袒自己生成的简历

LLMs consistently pick resumes they generate over ones by humans or other models

这篇论文做了一个对照实验，发现大模型在筛选简历时存在“自己人偏好”：它们更倾向把自己生成的简历挑出来，而不是人选人写的或其他模型生成的。在控制内容质量的情况下，这种自我偏好比例在 67% 到 82% 之间。放到 24 种职业的模拟招聘流程里看，用同一款模型写简历的求职者，比条件相当但用人手写简历的人，进入初筛名单的概率高出 23% 到 60%，销售、会...

推荐理由：这篇论文用受控实验把 LLM 在招聘里的自偏好偏差量化出来了，不是泛泛说“可能有偏见”。我会先打个折：实验是简历模拟，不是真实招聘流程，但 67% 到 82% 的偏好比例已经够刺眼了。更值得盯的是他们找到的模型自识别机制，简单干预就能把偏差砍掉一半以上，这对做对齐和安全的人有实操参考价值。没有产品发布或政策变动，所以分数停在 83 这个区间。