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LLM在对话中依赖上下文动态推理能临场识别异常，但生成的代码脚本固化后逻辑分支是静态的，无法感知未见过的数据模式，这被称为分布偏移（Distribution Shift）
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7/18/2026
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UnverifiedLLM在对话中能利用上下文动态推理识别异常，但生成的静态代码脚本无法感知未见过的数据模式，可能导致静默失效85% similarUnverifiedLLM生成的代码是静态逻辑树，当生产数据出现新异常模式时会静默按错误逻辑执行，形成无声失效（Silent Failure）74% similarUnverified基于Transformer的LLM每次推理都是独立的前向传播计算，模型权重在推理阶段固定不变，所谓的上下文记忆本质上是将历史对话文本重新注入提示词72% similarUnverifiedLLM每次推理时仅处理当前输入的token序列，不保留跨会话的持久化状态（无状态性）72% similarVerifiedLLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果72% similar
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