待验证50% 置信事实精确时间
模型输出的工具调用请求和它的自然语言回复是两条独立的生成流，二者不共享强一致性约束，因此“言行不一”在架构上有可能发生。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/26
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证当前的大语言模型本质上是'目标条件化'系统：需要外部指令才会产生输出，不会主动产生意图。73% 相似待验证交付系统采用微调模型加配料规则的两层结构，合并逻辑为：规则命中或模型判定“含”则输出“含”；模型说“不确定”且存在未命名来源词则输出“需要核实”；其余输出“不含”；规则层命中永远压过模型的“不含”。72% 相似待验证由于每个模型可能使用不同的tokenizer，无法直接传递模型的隐藏状态，主流解决方案是通过自然语言作为中间表示进行上下文传递72% 相似待验证工具调用场景中，功能相近的工具之间模型的选择高度依赖输入信号的明确性，而非硬编码规则路由71% 相似待验证在大语言模型驱动的流水线中，模型倾向于'努力理解'畸形输入，输出看起来合理但语义错误的结果，这使得智能体协作比微服务架构更难排查。71% 相似
引用此条事实
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