待验证50% 置信事实精确时间
大语言模型在训练中学习的是语言模式而非事实数据库，因此可能自信地生成不存在的案例引用、错误的法条编号或虚构的合同先例
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/23
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型基于历史训练数据，存在无法获取实时数据、无法触及非公开专有企业数据的知识局限性80% 相似待验证大型语言模型的训练语料可能包含未正式发表的学术预印本、研究笔记等，引发数据污染问题77% 相似已验证大语言模型存在两个天然短板：知识截止于训练时间无法获取最新信息，以及只能生成文本无法直接执行操作77% 相似待验证Training data for large language models includes both authoritative sources like Wikipedia and unreliable content like forum spam and deliberate fabrications76% 相似待验证递归语言模型通过上下文隔离从根本上排除了利用子任务之外信息作弊的失败模式，只能学习真正的递归规则75% 相似
引用此条事实
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