部分验证65% 置信注意事项精确时间

提示词无法突破AI本身的能力上限，如训练数据时间节点之外的信息或内置能力不支持的复杂推导

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/7

首次发现

来源

提示词工程入门：核心概念、方法论与局限性完全解析

bilibili大模型学习教程2026/7/6

相关事实

待验证链式思维、少样本提示、自我一致性等提示词工程技巧无法让模型访问训练截止日期之后的信息，无法保证浮点运算的精确性，也无法处理模型从未见过的外部文件80% 相似待验证有质疑者认为训练数据的规模是决定AI生成质量的关键因素，语言简洁性未必是决定性因素79% 相似待验证规模效应在推理侧远不如在训练侧明显，AI产品无法复制互联网越大越便宜的规律78% 相似已验证大多数 AI 编程智能体无法有效完成复杂任务的主要原因是上下文缺失，而非模型能力不足78% 相似待验证从技术原理上讲，彻底消除AI幻觉是不可能的，因为概率生成机制、不完美的训练数据和必须输出的目标函数三个因素同时存在78% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/168776

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/168776

MCP

get_claim(id=168776)