待验证50% 置信事实精确时间
LLM评估解决的核心问题是当模型输出是开放式自然语言时如何系统衡量其质量，常见维度包括准确性、忠实度、相关性和安全性
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/16
首次发现
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相关事实
待验证LLM本质上是条件生成器，需要清晰的问题边界才能高效运作，不擅长发现值得解决的问题74% 相似待验证LLM记忆系统需要回答的依赖关系问题与程序分析中的数据流分析、依赖分析在形式上高度一致74% 相似待验证LLM本质上是在做条件概率预测，擅长回答字面问题而非用户真正需求，这种现象被称为字面遵从（Literal Compliance）73% 相似待验证LLM的职责是理解意图、选择合适函数、用自然语言解释结果，业务规则和模型推理应交给Function，不应让LLM直接替代专业判断72% 相似待验证大语言模型在精确数值推理方面存在局限，因此实际产品往往采用LLM理解意图生成候选方案、结构化引擎验证约束的混合架构72% 相似
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