待验证50% 置信观点精确时间
LLM可能引入训练数据中存在的反模式、过时的API用法甚至已知的安全漏洞模式如SQL注入、路径遍历
1
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50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/23
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相关事实
待验证通用大模型的训练数据存在滞后，对最新框架特性掌握不足，容易生成已被废弃的System.Web写法或错误迁移.NET Framework API71% 相似已验证RAG机制通过向量数据库检索语义相近的业务数据片段并注入LLM提示词，解决LLM的知识截止与幻觉问题，且无需重新训练模型69% 相似待验证Because LLM training data typically comes from large-scale web scraping and many benchmark questions are publicly available online, benchmark contamination is an almost unavoidable systemic problem69% 相似待验证研究表明LLM生成的代码在SQL注入、XSS防护、密钥硬编码等方面的错误率显著高于有经验的人类开发者68% 相似待验证RAG技术可有效解决LLM的'幻觉'问题，因为LLM存在训练数据截止日期且无法直接访问企业私有数据68% 相似
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