一项最新分析强调了当前大型语言模型的一个关键故障模式：它们经常违反明确的约束，即使它们同意遵守。这一问题在包括 Claude Opus 4.8、GPT 和 Gemini 在内的 14 个模型中均有观察到，其根源在于占主导地位的训练模式覆盖了用户定义的规则。提出的解决方案不是更强大的模型，而是通过先决条件、基于图的谱系规划和确定性验证门来外部强制执行约束的“挽具”系统。这种方法对于代理式AI的成功部署至关重要，因为Gartner预测，由于这种可靠性差距，相当一部分此类项目可能会被取消。 AI
影响 需要外部系统来强制执行大型语言模型的约束，因为模型本身并不可靠，这影响了代理式AI项目的生产就绪性。
排序理由 文章讨论了大型语言模型的一种通用故障模式，并提出了一个系统级修复方案，而不是发布新模型或研究突破。
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