待验证50% 置信解决方案精确时间
llama.cpp原生支持GBNF语法，可通过约束解码将JSON合规率从概率性问题转化为确定性保证
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
首次发现
来源
相关事实
待验证约束解码通过维护由JSON Schema推导的有限状态机，在token采样前将非法token的logit置为负无穷，使JSON结构从统计概率问题升级为数学确定性保证73% 相似待验证LLM本质上是在做条件概率预测，擅长回答字面问题而非用户真正需求，这种现象被称为字面遵从（Literal Compliance）63% 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63% 相似待验证工程师可以通过引入输出验证、重试机制和结构化输出约束（如Function Calling或JSON Mode）来解决LLM输出不确定性问题63% 相似待验证提示词工程通过角色定义、输出格式约束（如JSON Schema）、少样本示例等手段约束模型概率性输出62% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/575671API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/575671MCP
get_claim(id=575671)