待验证50% 置信权衡取舍精确时间
语言模型零样本决策方法依赖于任务复杂度不超过模型现有知识边界这一前提
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/5
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Skills范式利用大语言模型本身同时完成意图理解、槽位填充和参数结构化，实现零样本意图路由，无需额外训练数据79% 相似待验证大语言模型的知识是通用性的，不了解具体项目上下文，面对已有系统时缺乏项目特定上下文会导致输出退化为有根据的猜测77% 相似已验证大语言模型在推理阶段仅依赖训练时固化的参数权重进行自回归生成，存在知识截止和能力边界两大固有局限74% 相似待验证Laya 采用零样本分类范式，其底层通常基于经过自然语言推理（NLI）任务微调的预训练语言模型74% 相似待验证基于大语言模型的智能体在执行复杂任务时缺乏持久的确定性状态，需要通过多轮对话来澄清目标、补齐上下文、验证中间结果73% 相似
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