已验证65% 置信事实时间未知
大语言模型在预训练阶段接触了大量来自GitHub、技术文档和维基百科等来源的Markdown格式文本，因此对Markdown结构具有极强的理解能力
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来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Firecrawl：12万Star的AI网页抓取神器，RAG开发必备
githubfirecrawl
涉及实体
相关事实
待验证主流内容平台已将BERT、RoBERTa等预训练语言模型引入内容审核流程，能够识别谐音字、符号替换等变体表达73% 相似待验证Markdown成为LLM数据管道的事实标准格式，因其纯文本token效率高、保留文档语义结构，且主流LLM训练数据中包含大量Markdown内容73% 相似待验证大语言模型在代码生成上的表现高度依赖预训练语料的规模与质量72% 相似待验证Markdown 既对人类可读，也易于大语言模型解析，兼顾人写和机读两端需求70% 相似待验证大语言模型在预训练阶段接触了大量包含Base64、ROT13等编码的文本数据，因此具备解码能力，而前端安全过滤器通常以明文检测敏感内容，形成信息不对称攻击向量68% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/21292MCP
get_claim(id=21292)