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這正是為什麼在可預見的未來需要人機回圈管道的原因，隨著任務複雜性和視野的增加，成功率會顯著下降。您需要人工始終如一地為流程奠定基礎，以保持成功率。
HITL 方法的主要問題是：
1. 微調的 LLM 已經變得如此出色，以至於人類很難評估輸出是否真的滿足客觀要求，因為已經做了大量工作來使其“看起來不錯”。
2. 知道何時應該人工干預或代理/模型何時應該移交任務/評估。幻覺檢測是一個地獄般的話題
2025年6月16日
為什麼 AI 可以編碼 1 小時而不是 10 小時？
一個簡單的解釋：如果每 10 分鐘步驟（比如）有 10% 的出錯幾率，那麼成功率是：
1 小時：53%
4 小時：8%
10 小時： 0.002%
@tobyordoxford 已經測試了這種「恆定錯誤率」理論，並表明它非常適合數據
成功的機會呈指數級下降
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