待验证50% 置信解决方案精确时间
LLM应作为解释层和编排层，而非执行层
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/10
首次发现
来源
别把LLM当默认执行引擎：认清能力边界，构建稳健AI架构
hackernewshackernews2026/7/7
相关事实
待验证LLM 本质上是自回归文本生成模型，并非专为长程任务规划设计80% 相似待验证LLM的职责是理解意图、选择合适函数、用自然语言解释结果，业务规则和模型推理应交给Function，不应让LLM直接替代专业判断79% 相似待验证对于语义解析和意图路由需求，应让LLM负责语义映射，而将几何计算交给专业库执行，不应让LLM直接做精确浮点运算78% 相似待验证LLM 与基于规则的静态分析工具（如 CodeQL）或符号执行工具不同，能够理解注释意图、识别命名惯例语义，并在缺乏完整类型信息时推断数据流向76% 相似待验证LLM采用无状态设计，模型权重在训练后被固化，推理时不会因某次对话而改变内部参数75% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/452240MCP
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