待验证50% 置信事实精确时间
同一个大语言模型在不同的执行框架（harness）下，安全表现可能出现显著差异
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型本质上是概率性的，相同的输入可能产生不同的输出，这与传统软件的确定性行为截然不同71% 相似待验证同一个大型语言模型在使用不同语言交流时，其语气、态度和礼貌程度可能存在显著差异71% 相似待验证Different large language models have significantly different capability strengths based on training data and architecture differences.71% 相似待验证大语言模型相比传统AST变换工具的优势在于能够在保持行为等价性的前提下进行需要理解的重构，但语义层面的等价性比语法层面更难机械化验证70% 相似待验证大语言模型容易受到锚定效应、选项顺序效应和权威暗示等隐性线索的影响68% 相似
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