待验证50% 置信事实精确时间
CrumbDesk采用双轨机制：本地Gemma模型仅负责将自然语言订单解析为结构化字段（如重量、口味、取货时间、特殊要求），不直接修改订单状态或触发生产动作
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Text2Dashboard 将受 schema 约束的模型决策与类型化工具、持久化状态结合，要求模型每一步输出都符合预先定义的结构61% 相似待验证用户给出的上下文和约束条件直接决定了大语言模型生成的方向和质量，这是提示词工程重要的原因61% 相似待验证语言模型的事实回忆呈现分层、有先后次序的信息整合流程：先锁定回答的类型框架，再将具体实体内容路由到输出位置60% 相似待验证基于大语言模型的Computer Use通过截图感知界面状态并规划下一步操作，与依赖固定脚本的传统RPA有本质区别60% 相似待验证大语言模型本身是无状态的，每次请求都是独立计算；所谓“记得”通常依赖两种机制：一是将历史对话拼接进当前提示词（上下文窗口），二是通过外部存储（如向量数据库、文件系统）做检索增强生成（RAG）。60% 相似
引用此条事实
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