待验证50% 置信事实精确时间

大语言模型对 JSON 结构的理解是概率性的，在处理较长结构化输出时因注意力机制对早期上下文权重衰减而出现类型退化，如将数组序列化为字符串或将数字写成字符串

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/31

首次发现

来源

AI Agent烧钱三大教训：Schema校验、熔断机制与重试策略实战

涉及实体

大语言模型concept Attentiontechnology

相关事实

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71% 相似待验证预训练阶段的下一词预测目标让模型倾向生成自然流畅序列，而JSON等结构化格式在通用网络语料中占比有限，导致模型偶发格式违规71% 相似已验证大型语言模型处理长上下文时，注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比67% 相似待验证大语言模型采用自回归生成机制，在生成token时使用单向前向注意力，无法进行全局类型校验，易产生API幻觉67% 相似待验证语言的语法结构越简单、惯用模式越统一，大模型在每一步预测中面临的困惑度越低，生成正确序列的概率越高65% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/830402

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/830402

MCP

get_claim(id=830402)