Unverified50% confidenceFactExact time
量化对结构化输出（如 JSON 工具调用）的影响比对通用对话更敏感，因边界 token 概率分布较窄易受权重噪声漂移触发格式错误
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7/18/2026
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Unverified三值化权重信息熵极低，模型在处理需要精确格式约束的任务（如JSON工具调用）时容错空间极小，易出现能力塌陷的非均匀性70% similarUnverified结构化提示（角色设定+任务背景+约束条件+输出格式）能降低模型的解码不确定性，使 softmax 概率质量集中到预期输出区间65% similarUnverified结构化的 Prompt 能将幻觉率和过度改写概率显著降低，但不同模型对 Prompt 格式的敏感度差异显著65% similarUnverified注意力层的Q、K、V投影矩阵及模型首尾层对量化噪声更敏感，而MoE架构中的专家网络冗余度更高、量化误差容忍度更高65% similarUnverified智能触发器采用LLM语义理解后引入的代价是确定性降低，可能误触发或漏判65% similar
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