缺乏外部验证的 LLM 输出会悄悄累积近似错误
gerardsans · x · 2026-09-19
Gerard Sans 在与网友的讨论中主张:大模型是分布系统,会随输入经历相变——从分布内、稀疏采样到完全越出训练覆盖(OOD),输入空间越大,被静默吸收的近似错误就越多。他强调输出空间巨大,且错误还随输入条件化变化,因此外部验证是强制性的,不能只靠模型自身输出。
所属事件:研究者争论：缺乏外部验证 LLM 误差会悄然累积(3 条相关)→
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