待验证50% 置信观点精确时间

作者的结论是用LLM审计代码时，评分LLM输出的工具本身也需要被审计

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/11

首次发现

来源

LLM能审计机器遗忘吗？一次揭穿假遗忘代码的基准测试

涉及实体

Machine Unlearningconcept

相关事实

待验证open-code-review通过置信度评分机制解决规则引擎与LLM对同一问题重复报告的去重问题72% 相似待验证在采信LLM裁判评分之前，必须用人工标注对其进行校准71% 相似待验证对于需要审查完整轨迹的复杂Skill，可以引入LLM as a Judge配合评分标准（rubric）来判断通过或失败71% 相似待验证审计流程采用了LLM辅助候选发现、自动化测试、人工验证的组合方式70% 相似待验证将评测与可审计的调用日志绑定、采用基准套件、引入多智能体交叉验证是解决评测可验证性挑战的思路70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/998831

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/998831

MCP

get_claim(id=998831)