待验证50% 置信观点精确时间
提示词的自然语言指令模糊性与 LLM 解释的不确定性叠加，使其配置漂移问题比传统配置管理更难通过 diff 工具检测
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/31
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相关事实
待验证语言模型输出具有概率性和语义模糊性，难以用精确断言衡量质量，这使得TDD思想迁移至提示词领域面临挑战78% 相似待验证自回归语言模型的OOD检测比传统机器学习更困难，因为语言组合空间庞大、语义OOD与表面形式OOD不对应，且对抗者可构造统计上看似in-distribution但语义触发OOD的输入75% 相似待验证大语言模型在设计上难以严格区分系统指令与用户数据，这是其架构层面的根本性缺陷71% 相似待验证大语言模型生成的文本困惑度（Perplexity）偏低，词汇选择过于符合概率预期，缺乏人类写作的意外性71% 相似待验证大语言模型在推理时无法可靠区分系统指令与用户/外部内容的边界，这是提示词注入的根本性局限，与SQL注入原理相似70% 相似
引用此条事实
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