待验证50% 置信事实精确时间
量化对结构化输出（如 JSON 工具调用）的影响比对通用对话更敏感，因边界 token 概率分布较窄易受权重噪声漂移触发格式错误
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/18
首次发现
来源
相关事实
待验证三值化权重信息熵极低，模型在处理需要精确格式约束的任务（如JSON工具调用）时容错空间极小，易出现能力塌陷的非均匀性70% 相似待验证结构化提示（角色设定+任务背景+约束条件+输出格式）能降低模型的解码不确定性，使 softmax 概率质量集中到预期输出区间65% 相似待验证结构化的 Prompt 能将幻觉率和过度改写概率显著降低，但不同模型对 Prompt 格式的敏感度差异显著65% 相似待验证注意力层的Q、K、V投影矩阵及模型首尾层对量化噪声更敏感，而MoE架构中的专家网络冗余度更高、量化误差容忍度更高65% 相似待验证智能触发器采用LLM语义理解后引入的代价是确定性降低，可能误触发或漏判65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/551497MCP
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