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研究揭示Schema最小条目设置致开源大模型虚假填充
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv发表的一项最新自然语言处理研究显示，在信息提取任务中，当JSON Schema设定了最小条目数约束，而文档实际内容不足以满足该要求时，开源大模型倾向于强行填充列表。实验数据显示，这种最小条目约束使模型输出超出真实条目数的比例从34.5%大幅升至55.4%，揭示了结构化约束对模型生成真实性的负面影响。
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最新进展10月23日 12:00
最新研究显示，Schema最小条目约束使开源模型提取列表超额填充比例升至55.4%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv 自然语言处理研究发现 Schema 中的最小条目约束会导致开源模型填充提取列表
arXiv 最新论文研究发现，当信息提取任务的 JSON Schema 设定最小条目数而文档实际内容不足时，开源大模型倾向于强行填充列表，使超出真实条目数的比例从 34.5% 升至 55.4%。
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