待验证50% 置信观点精确时间
通用大模型的训练数据存在滞后，对最新框架特性掌握不足，容易生成已被废弃的System.Web写法或错误迁移.NET Framework API
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/12
首次发现
来源
微软开源.NET Skills：让AI编程Agent精通C#开发
githubGitHub Trending2026/7/5
相关事实
待验证RAG architecture addresses the knowledge cutoff date problem, where models cannot access new knowledge beyond their training data66% 相似已验证在划分数据集之前对全量数据做标准化会导致数据泄漏，将测试集信息泄露给训练集64% 相似待验证主流大语言模型在生成代码时存在引用不存在或已废弃的库函数、边界条件处理不当、以及SQL注入防护缺失等安全漏洞63% 相似待验证模型的知识冻结在训练时的参数权重中，无法感知当前时间或访问实时数据，这被称为知识截断（knowledge cutoff）问题63% 相似待验证Because LLM training data typically comes from large-scale web scraping and many benchmark questions are publicly available online, benchmark contamination is an almost unavoidable systemic problem62% 相似
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