待验证50% 置信事实精确时间
误差传播（Error Propagation）在 LLM Agent 系统中因语义放大效应使问题性质发生根本转变，错误传播从数值层面跃升至语义层面
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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LLM 在处理复杂任务时容易出现幻觉和逻辑漂移，这与其自回归逐 token 预测机制有关，早期错误会被后续内容放大75% 相似待验证LLM在生成多线程代码时因无法对执行时序建立符号化推理模型，竞态条件缺陷发生率显著高于经验丰富的人类开发者72% 相似待验证LLM网关面临泄漏抽象问题，模型能力的本质差异会泄漏到上层，如system prompt格式、temperature参数语义、function calling调用规范差异71% 相似待验证对于复杂问题工具交由 LLM Agent 分析，通常遵循 ReAct（Reasoning + Acting）范式70% 相似待验证对于确定性逻辑故障（模型输出缺陷）应搭建自纠错闭环，把结构化报错信息回传给大模型重新生成参数69% 相似
引用此条事实
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