待验证50% 置信事实精确时间

同一模型面对语义相近但措辞不同的问题，可能产生截然不同的回答

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/10

首次发现

来源

Claude评判「人类最大骗局」：AI价值观与训练偏向深度解析

redditr/ClaudeAI2026/7/9

相关事实

待验证大语言模型存在校准失当（Miscalibration）问题，无论答案对错往往以笃定语气作答72% 相似待验证大型语言模型具有固有的非确定性——即使使用相同的Prompt输入，模型在不同时间可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果69% 相似部分验证当前自然语言提示的最大问题在于歧义性，同样的需求不同人写出的提示词可能完全不同，AI产出的代码也可能截然不同67% 相似待验证大语言模型本质上是概率性的，相同的输入可能产生不同的输出，这与传统软件的确定性行为截然不同67% 相似待验证Perplexity能够提供带引用来源的答案，部分解决了大语言模型的幻觉问题66% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/452349

MCP

get_claim(id=452349)