待验证50% 置信事实精确时间
如果正确信息已送入 LLM 但答案仍错误，问题可能出在模型对上下文的利用方式上，如指令跟随、注意力分配或输出格式约束。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证LLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果78% 相似待验证LLM多智能体场景中的信息路由需要语义感知机制，简单的负载均衡或消息分片策略在此失效，因为LLM智能体的回复质量高度依赖于接收上下文的语义连贯性75% 相似已验证通过提示词明确要求模型只能使用提供的上下文作答，若答案不在其中则回答不知道，可缓解幻觉问题（接地/Grounding）73% 相似待验证由于LLM基于注意力机制的架构难以精确区分要处理的数据与要遵守的指令，提示注入攻击目前没有纯模型层面的完美解法73% 相似待验证由于LLM的输出具有不确定性，工作流设计需要考虑提示词的鲁棒性和输出格式的可解析性73% 相似
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