古典语文学证据分级启发LLM证据状态建模

2026年10月28日，一位从事古典语料AI的研究者在Reddit r/artificial发文指出，LLM在上下文缺失时会流畅填补空白，输出不区分“有据可证”与“推理生成”，表面置信度完全相同。他认为这并非可随训练或检索修复的偶发幻觉，而是系统缺乏证据权重的内部表示；RAG引用溯源、置信度校准等方案都只是外挂补丁。他主张把证据状态做成推理过程中的一等对象，像古典校勘学用括号和异体字分隔原文与学者判断那样。该观点以古典语文学家两百年从残篇中推理的经验为类比，提出证据分级方法可启发LLM证据状态建模。目前该讨论停留在观点提出阶段，尚无后续实验或系统实现报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。