待验证50% 置信观点精确时间

由于LLM输出是概率性的，不能指望模型主动认错，验证必须在系统层面加上确定性保障

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

Agent Harness六大模块拆解：企业级AI Agent系统落地指南

涉及实体

相关事实

待验证LLM每次生成本质上是独立的条件概率输出，模型没有跨回合的逻辑一致性验证机制76% 相似待验证引导式生成模型提供的概率数字本质上是'受过良好约束的推断'而非可直接核实的真相76% 相似待验证LLM虽然不直接输出归一化概率向量，但可通过多种工程手段近似估计决策置信度75% 相似待验证LLM 基于概率分布生成 token，无法保证 100% 遵循复杂的多条件指令；prompt 中规则过多时，模型可能因上下文竞争而遗忘部分约束74% 相似待验证生成代码的模型不应同时担任验证代码安全性的角色，因为LLM在生成阶段引入的系统性偏差在验证阶段同样存在73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/907171

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/907171

MCP

get_claim(id=907171)