待验证50% 置信权衡取舍精确时间
基于自然语言的规则引擎优点是灵活、易修改，缺点是评分标准模糊时模型容易给出同质化结果
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73% 相似待验证大语言模型相比传统AST变换工具的优势在于能够在保持行为等价性的前提下进行需要理解的重构，但语义层面的等价性比语法层面更难机械化验证72% 相似待验证大语言模型的输出天然具有看起来合理的特性（fluency bias流畅性偏差），即便推理链条出错，生成的自然语言仍然语法正确、语气自然，使传统的基于输出格式或异常捕获的监控手段失效71% 相似待验证面对模糊、自然语言、需要意图消歧的输入，模型是更合适的选择71% 相似待验证相比训练模型或微调，编写 Skills 的门槛更低，因为它本质上仍是自然语言提示词70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/978944MCP
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