Unverified50% confidenceFactExact time
LLM 基于概率分布生成 token，无法保证 100% 遵循复杂的多条件指令；prompt 中规则过多时，模型可能因上下文竞争而遗忘部分约束
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50%
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9/2/2026
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UnverifiedLLM每次生成本质上是独立的条件概率输出，模型没有跨回合的逻辑一致性验证机制78% similarVerifiedLLM的本质是基于统计概率的序列预测而非真正的逻辑推理，这使其在处理长上下文依赖、全局架构一致性和复杂边界条件时存在先天局限77% similarUnverifiedLLM虽然不直接输出归一化概率向量，但可通过多种工程手段近似估计决策置信度77% similarUnverifiedLLM的行为本质上是统计性的，同一输入在不同上下文中可能产生不同输出，使得传统基于规则的WAF难以有效防护75% similarUnverifiedLLM的行为本质上是概率性的，即使同一规则99%的情况下被遵守，在复杂推理链中仍可能被'覆盖'75% similar
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