待验证50% 置信事实精确时间
被截断的自然语言散文输出没有语法错误或解析失败等异常信号，使截断问题难以被发现
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证将评分规则写入 prompt 自然语言存在缺陷：不同次调用措辞差异可能导致模型理解偏移，且评分逻辑无法被程序直接解析或复用71% 相似待验证大语言模型的输出天然具有看起来合理的特性（fluency bias流畅性偏差），即便推理链条出错，生成的自然语言仍然语法正确、语气自然，使传统的基于输出格式或异常捕获的监控手段失效69% 相似待验证许多编程语言失败并非因为技术缺陷，而是因为不够有趣（缺乏开发者的愉悦体验）68% 相似待验证有歧义的自然语言时间表达场景必须多次运行测试，因为一次干净的结果几乎说明不了任何问题67% 相似已验证大语言模型生成的文本困惑度（Perplexity）偏低，词汇选择过于符合概率预期，缺乏人类写作的意外性67% 相似
引用此条事实
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