待验证50% 置信事实精确时间
模型的格式方言源于指令微调阶段训练数据的格式差异，被模型深度内化形成强烈格式偏好，难以通过运行时提示词完全覆盖
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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
待验证大语言模型的原生能力边界由训练数据的模态和格式决定，标准LLM的输入输出均为纯文本Token序列，天然无法处理PDF、DOCX、XLSX等二进制文件格式78% 相似待验证意图识别系统能力边界由人工编写规则决定，扩展性有限，而大语言模型通过海量文本预训练能处理未明确编程的新任务，实现从规则驱动到数据驱动的范式转变75% 相似待验证大语言模型通过将训练语料压缩编码到权重矩阵中形成参数化记忆，是分布式而非精确存储，这是产生品牌信息幻觉的原因之一75% 相似待验证在大语言模型底层，系统提示词、用户输入和模型输出都是同一个token序列的不同片段，依靠特殊分隔符和训练时植入的行为模式维持边界，而非硬件或操作系统级别的隔离75% 相似待验证经过指令微调和RLHF训练的模型在遵循格式规范方面表现更好，有时反而会生成格式更完美的虚假引用73% 相似
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/552416MCP
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