待验证50% 置信解决方案精确时间

对模型输出进行schema校验，一旦不符合预期结构就触发重试或降级路径

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/22

首次发现

来源

生产环境AI Agent依赖漂移：识别、应对与构建抗漂移系统

相关事实

待验证如果模型只见过正样本，会倾向于对任何输入都强行调用工具，产生幻觉式调用，负样本帮助模型习得何时不该调用的判断边界76% 相似待验证用一个可能出错的模型去校验另一个可能出错的模型会叠加问题而非解决问题75% 相似待验证模型降质现象可能由服务商在高峰期将请求路由到较小模型版本、动态调整采样参数或隐性截断上下文窗口等原因导致74% 相似待验证加入负样本让模型学会在无需调用工具时正确返回空结果，而不是强行乱调74% 相似待验证模型引导（steering）通过在推理过程中直接修改中间层的激活向量，在不修改权重的前提下影响模型输出行为73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/587827

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/587827

MCP

get_claim(id=587827)