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在概率性的LLM驱动系统中，「错误」往往是模糊的、上下文相关的，使容错设计复杂化
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9/11/2026
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UnverifiedLLM的错误往往不是随机分布的，当AI在某个架构假设上出现偏差时，后续所有基于该假设的决策都会系统性地偏离正确方向76% similarUnverifiedLLM调用具有天然的不确定性，相同的输入可能产生不同的输出，Token消耗和延迟波动较大，Agent的推理路径难以预测75% similarUnverifiedLLM应用的失败往往是概率性的，相同输入在不同时刻可能产生不同输出，需要建立包含准确率、幻觉率、相关性评分等指标的评估体系而非依赖传统单元测试74% similarUnverified长链推理中每步的微小误差会被累积放大，学术界称为复合错误（compounding errors）问题74% similarUnverified模型在自己生成的错误基础上继续叠加修复会形成'错误堆叠'，导致越修越乱的循环，这是所有基于LLM编程工具共同的架构性局限74% similar
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