已过期50% 置信事实精确时间

LLM的行为本质上是概率性的，即使同一规则99%的情况下被遵守，在复杂推理链中仍可能被'覆盖'

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来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

有效期至：2026/9/30(已过期)

来源

Claude Code Hooks: A System-Level Safety Lock for AI Programming

bilibiliAli厂长2026/5/23

相关事实

待验证LLM虽然不直接输出归一化概率向量，但可通过多种工程手段近似估计决策置信度73% 相似待验证LLM每次生成本质上是独立的条件概率输出，模型没有跨回合的逻辑一致性验证机制72% 相似待验证LLM 输出具有概率性，同一规范在不同运行时可能产生截然不同的行为，因此AI Agent声明式规范更接近约束声明而非状态声明71% 相似待验证LLM的行为本质上是统计性的，同一输入在不同上下文中可能产生不同输出，使得传统基于规则的WAF难以有效防护70% 相似待验证即便在编排层，LLM的输出也需要确定性的校验逻辑兜底，并有明确的回退路径70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/52119

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/52119

MCP

get_claim(id=52119)