待验证50% 置信事实精确时间

多个工具语义相近时，模型的工具选择本质上是多分类问题，候选类别越多分类错误率越高

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/18

首次发现

来源

MCP服务器的隐藏成本：工具定义如何吞噬你的Token

涉及实体

相关事实

待验证当多种不同归纳偏置的算法都收敛到同一错误模式时，说明问题出在问题定义或特征空间层面而非模型本身72% 相似待验证如果数据里给了工具就一定会用，模型会习得看到工具就必须用的错误关联72% 相似待验证若只用新增类别数据微调扩展后的分类头，模型极易出现灾难性遗忘，急剧丧失对原有类别的识别能力69% 相似待验证基于模型内部特征的推断方法面临误报与漏报的权衡69% 相似待验证在 Agentic 场景中，错误来源可能是 prompt 设计缺陷、工具 API 返回格式不符预期、多步推理中的信息损耗或模型领域知识盲区69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/932580

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/932580

MCP

get_claim(id=932580)