待验证50% 置信观点精确时间

说'模型做不到某件事'时通常描述的只是当前架构、当前数据规模、当前训练方法下的局限，而非根本性的能力天花板

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/31

首次发现

来源

"模型做不到"背后的隐藏词：Yet

涉及实体

AI能力concept

相关事实

待验证当前模型本身不再是瓶颈，如何把模型接进真实业务场景才是最稀缺的能力76% 相似待验证对个人而言训练大模型几乎是不可能的，个人应聚焦于围绕现有模型构建有价值的系统74% 相似待验证当LLM表现不佳时，很多时候不是模型能力不足，而是指令本身不够清晰，应把模型当作聪明但不了解任务背景的助手73% 相似待验证从零训练大模型并不是AI工程师的核心技能，绝大多数岗位需要的是用好现有模型而非造模型73% 相似待验证Prompt Engineering的效果存在天花板，只能在模型已有能力范围内进行优化，无法弥补模型对特定业务领域知识的根本性缺失72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/828524

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/828524

MCP

get_claim(id=828524)