待验证50% 置信解决方案精确时间
当多个大语言模型对同一份文档的标注结果出现强烈分歧时，往往意味着该处的码本规则存在模糊、歧义或覆盖不足的问题
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/24
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证由于大语言模型的输出具有非确定性，同一输入可能产生不同输出，仅靠单元测试难以覆盖所有边界情况79% 相似待验证代码的语义结构与自然语言存在本质差异，导致嵌入模型难以准确保留标识符命名、调用关系、作用域等信息78% 相似已验证大型语言模型具有固有的非确定性——即使使用相同的Prompt输入，模型在不同时间可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果78% 相似待验证将评分规则写入 prompt 自然语言存在缺陷：不同次调用措辞差异可能导致模型理解偏移，且评分逻辑无法被程序直接解析或复用76% 相似已验证大语言模型生成的文本困惑度（Perplexity）偏低，词汇选择过于符合概率预期，缺乏人类写作的意外性75% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/946144API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/946144MCP
get_claim(id=946144)