待验证50% 置信权衡取舍精确时间
RTL的容错率远低于软件，流片后的芯片逻辑错误意味着数百万美元的损失，这是AI生成RTL必须经过严格形式化验证的原因
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/19
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相关事实
待验证界面操作的容错率远低于API调用，弹窗或页面改版都可能导致智能体中断，可靠性是核心难题64% 相似待验证过度依赖 AI 生成代码而缺乏深度审查，且以高生成率作为强制 KPI，存在引入安全漏洞和 LOC 谬误的风险62% 相似待验证DFT对强关联体系（如很多超导材料）的描述存在系统性误差，这是AI在超导领域面临挑战的技术根源之一60% 相似待验证基础设施领域的容错空间比应用层开发更小，一个错误配置可能导致整个生产系统宕机，因此AI生成的变更必须经过严格人工审查和灰度验证60% 相似待验证大模型和AI插件的输出具有概率性，同样的输入不一定每次都成功返回结果，可能因模型负载、内容安全审核误拦截、网络超时、GPU资源排队等原因导致失败60% 相似
引用此条事实
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