待验证50% 置信事实精确时间
大模型在训练时学习的是静态知识模式，难以感知真实业务场景中界面元素属性值动态变化的运行时不确定性
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/7
首次发现
来源
AI写脚本三大硬伤与MCP服务实战解法
bilibiliMr_老鬼2026/7/6
相关事实
待验证当前大模型本质上是静态的，训练完成后权重被冻结，知识停留在训练截止日期73% 相似待验证训练-服务一致性问题指训练阶段离线特征计算与线上实时特征计算存在逻辑差异，可能导致模型线上表现严重劣于离线评估70% 相似待验证如果培训目标是让学员熟悉特定品牌真机的界面和按键布局，通用型训练机的外观和操作逻辑可能与真机有差异，需确认是否满足教学要求70% 相似待验证对齐训练优化的是模型在已知场景下的统计行为，而非建立可形式化验证的安全边界，面对训练分布之外的罕见指令组合或角色扮演框架时可能失效70% 相似待验证大模型的预训练数据有明确的截止时间，模型内部不包含企业私有数据，直接询问企业私有信息时会产生幻觉69% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/171258MCP
get_claim(id=171258)