待验证50% 置信事实精确时间
在Web-Vuln-Scanner文章中，作者将一个目标的15个发现写成14个，审稿人重新数出并纠正。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
第二模型审稿实测：40条评论揭示AI审稿的真实价值
rss2026/10/20
涉及实体
相关事实
待验证Tīrtha Bench 在 800 个 BFCL 任务之外，额外加入了 120 个作者专门编写的陷阱提示词，用于诱导模型做出错误的工具调用。62% 相似待验证项目作者使用Claude针对其简历和偏好读取约1万份职位描述，筛出190个建议投递的岗位，最终拿到2个offer61% 相似待验证在作者报告的案例研究中，Optimist Deep Research 在约三分半钟内检索到 237 篇文档，并实际阅读了其中的 28 篇。59% 相似待验证作者最终重写了27条提示词并新增19条常用提示词，涵盖代码审查、重构规划、冷启动邮件、销售线索评分、事故复盘、市场规模估算59% 相似待验证作者曾将 openai/math 的719份手稿用于提取可机读的证明技术图谱，共提取出40个签名，由Claude和Grok用冻结评分标准盲审。59% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1074234API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1074234MCP
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