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部署LLM到高风险专业场景前，高准确率表象之下模型推理依据可能不可靠，针对情境适应性的严格测评不可或缺
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10/1/2026
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UnverifiedLLM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78% similarUnverified在金融风控、医疗诊断、法律合规等对结果一致性有强约束的场景中，LLM 的不可预测性构成实质性的工程和合规风险77% similarUnverified在部署LLM时若只用能否成功控制概念这一个指标来选择方法，可能会选到在真实使用中输出质量糟糕的方案77% similarVerifiedLLM输出具有概率性，存在幻觉风险，可能误判情境并调用本不该调用的工具76% similarUnverified公开基准测试一旦被广泛关注，就有被针对性优化的风险，高分未必反映泛化的推理能力76% similar
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