Unverified50% confidenceFactExact time
当输入存在歧义时LLM不会报错，而是沿训练数据中最高频的语义路径继续生成，用统计上最常见的答案填补需求空白
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50%
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7/17/2026
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UnverifiedLLM在面对开放性问题时倾向于输出训练数据中频率最高的安全表达，即听起来正确但信息密度极低的通用结论75% similarUnverified当训练数据存在过度自信的分布偏移时，修复应发生在推理时的中间件层而非等待下一轮模型训练72% similarUnverified当用户需求描述模糊时，LLM会倾向于从训练数据中召回看起来专业的复杂架构方案，导致过度设计70% similarUnverified模型微调的真正难点在于高质量训练数据的构建与清洗、防止灾难性遗忘，以及量化后的推理部署69% similarUnverified大模型输出的是最可能出现的下一个词而非对事实的精确检索，在训练数据覆盖稀疏的领域会产生幻觉69% similar
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