待验证50% 置信事实精确时间

模型将高维语义表征压缩成离散token序列的过程是有损的，细粒度语义信息、不确定性分布、上下文关联在转成文本时被抹平

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/18

首次发现

来源

Cache-to-Cache：让大模型跳过文本直接"心灵对话"

涉及实体

相关事实

待验证合成数据的反馈循环会导致模型崩溃，表现为词汇单一化、句子结构趋同、长尾内容消失76% 相似待验证模型崩溃过程中，模型会逐渐丢失数据分布的长尾部分，最终收敛到单调、重复、缺乏多样性的输出70% 相似待验证大语言模型在信息抽取任务中仍面临幻觉问题，可能补全对话中未明确提及的信息导致CRM数据不准确69% 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

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/933222

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/933222

MCP

get_claim(id=933222)