已验证65% 置信决策规则精确时间

AI能力限制可分为工程性限制（受限于当前数据、算力、算法，大概率随时间被解决）和原理性限制（受计算复杂度、信息论边界或物理定律约束，可能永远无法突破）

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/31

首次发现

来源

"模型做不到"背后的隐藏词：Yet

涉及实体

工程性限制concept 原理性限制concept

相关事实

已验证过于严格的权限限制会削弱 AI 实用性，过于宽松则失去安全意义，权限粒度的可用性平衡是本地代理产品成败的关键权衡76% 相似待验证AI理论能力受限于成本、可靠性、监管、组织流程和人类信任等现实因素75% 相似已验证AI Agent性能不稳定、成本不可预测、质量难闭环这三大工程化门槛靠换更强的模型解决不了，必须依赖系统性工程化手段75% 相似待验证当前物理 AI 的瓶颈集中在数据而非算力：带物理标注的交互数据极其稀缺。75% 相似已验证AI对齐的核心挑战包括目标错配、可解释性缺失、能力泛化风险74% 相似

引用此条事实

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