已验证65% 置信事实精确时间

主流模型的知识截止往往落后于发布日期半年至一年以上，因训练数据采集清洗需要数月时间

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/9

首次发现

来源

AI可见性仪表盘的陷阱：为何多数指标形同虚设

hackernewshackernews2026/7/7

相关事实

待验证新披露漏洞进入训练数据通常需要6-18个月的数据采集与清洗周期83% 相似待验证主流大模型的训练数据通常有6-18个月的滞后期81% 相似待验证大型模型训练周期长达数月乃至数年，研究人员或测试用户常在正式发布前接触早期版本，形成非官方信息提前流出的现象79% 相似待验证主流大语言模型的训练数据通常滞后现实世界6个月到2年不等79% 相似待验证依赖训练数据的纯生成型模型因知识截止日期的存在，品牌信息更新存在明显滞后，近期内容可能未被纳入训练78% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/350106

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/350106

MCP

get_claim(id=350106)