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Burkov：LLM 处理全新任务时的误导概率
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AI 综述
2026年10月2日，AGI Hunt 报道，机器学习畅销书作者 Andriy Burkov 提出一个推断式观点：先对 LLM 的输出做错误率测算，再把这一错误率外推到“没有任何人类已有信息可依据”的任务场景，所得百分比即代表从事前人未曾涉足的工作时被 LLM 误导的时间比例。他同时提醒，LLM 在有大量人类资料支撑的领域表现尚可，但在真正新颖的问题上，其幻觉率意味着输出必须高度存疑。报道中该说法为 Burkov 的个人推断，未给出具体测算方法、数据来源或验证结果，目前也无其他一方回应。
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最新进展10月2日 03:54
Burkov 提出将 LLM 错误率外推到全新任务，用以估算被误导的时间比例。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AGI HuntBurkov：处理无人做过的新任务时，LLM 欺骗你的概率有多高
机器学习畅销书作者 Andriy Burkov 提出推断式观点：对 LLM 输出做错误率测算，再外推到"没有任何人类已有信息可依据"的任务场景，得到的百分比就是做前人未曾涉足的工作时被 LLM 误导的时间比例。他提醒，LLM 在有大量人类资料支撑的领域表现尚可，但在真正新颖的问题上，幻觉率意味着其输出必须高度存疑。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。