已过期70% 置信事实精确时间

训练数据的知识截止日期（Knowledge Cutoff）导致模型对活跃迭代的开源项目的知识往往落后实际版本数月甚至数年

4

来源数

70%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

此条事实已过期，仅作历史留存，不再代表当前状态

有效期至：2026/9/30(已过期)

来源

ABCoder in Practice: A Demonstration of Solving AI Code Hallucination

bilibili字节跳动开源2025/7/28

相关事实

已验证大语言模型的训练数据存在时间截止点，对框架最新版本Bug和特定版本组合的兼容性问题可能缺乏认知72% 相似待验证大模型存在时效性衰减问题，若未接入实时数据源，其输出的市场趋势判断可能滞后数月乃至一年以上71% 相似待验证大模型应用开发中底层模型能力的快速迭代会持续重塑中间层框架的设计范式，导致某一层的知识可能在数月内因上下层变化而失效68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/58999

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/58999

MCP

get_claim(id=58999)