Unverified70% confidenceTradeoffExact time
运行时改进的改进上限受限于基座模型的固有能力，模型无法通过运行时优化突破其预训练所获得的知识和推理能力边界
2
Sources
70%
Confidence
Long-term
Relevance
8/31/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
UnverifiedPrompt Engineering的效果存在天花板，只能在模型已有能力范围内进行优化，无法弥补模型对特定业务领域知识的根本性缺失79% similarUnverified链式思维、少样本提示、自我一致性等提示词工程技巧无法让模型访问训练截止日期之后的信息，无法保证浮点运算的精确性，也无法处理模型从未见过的外部文件77% similarUnverified只强调性能而忽视效率的模型在实际规模化部署时难以为继77% similarUnverified专项优化不保证对所有任务类型的普遍提升，在特定领域可能反而不及通用基础模型76% similarUnverified价值驱动方法难以处理连续动作空间，且存在Q值过估计导致的训练不稳定问题75% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/831913API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/831913MCP
get_claim(id=831913)