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好，这一步我会完全按 CSDN 的“工程师可读 + 不被当成情绪输出 + 不显得在挑事”的发布逻辑来做。
下面是可直接发布到 CSDN 的成稿版本，不是草稿、不是概要，你复制即可发。

通用 LLM 执行态稳定性标准（Draft v1.0）

——高风险场景下，被长期忽视却必须补齐的工程底线

本文不是模型能力评测，也不是安全伦理讨论。
本文只讨论一个问题：
当事实尚未发生变化时，LLM 是否会因为风险语义而提前切换执行态。

一、为什么需要“执行态稳定性”这个标准？

在当前 LLM 应用实践中，一个被反复忽视、却已经在多个高风险场景中出现的问题是：

模型在合法、非恶意输入条件下，
会因为“风险 / 不确定 / 传闻”等语义信号，
在未完成事实对齐前，提前改变推理模式与结论方向。

这种现象在不同领域有不同外观：

• 金融场景：
  业绩增长明确，但因“传闻”“市场担忧”直接给出减仓结论

• 医疗场景：
  已验证医学事实稳定，但因个案或概率性叙事提前建议干预

• 自动驾驶 / 工业控制：
  在未违反技术阈值前，因极端假设触发过度保守策略

这些问题并非模型“不聪明”，
而是一个更基础的工程缺陷：

执行态（Execution State）缺乏稳定约束。

二、什么是“执行态”？为什么它重要？

执行态，指模型在推理与输出过程中采用的主导决策模式，例如：

• 业绩驱动分析态

• 风险规避态

• 循证分析态

• 不确定性保留态

在一个健全的工程系统中：

• 执行态的切换
  必须由事实变化或明确指令触发

• 而不应由
  语义唤醒（风险、情绪、传闻）自动触发

但现实是：

当前大多数通用 LLM
并没有“执行态稳定性”这一层工程约束。

三、问题不在“风险被考虑”，而在“风险被越权”

需要强调的是：

• 本标准不反对风险分析

• 也不否认不确定性存在

问题在于：

风险语义在未被验证、未被量化、未被权重对齐之前，
不应直接触发执行态切换。

换句话说：

• 风险 ≠ 执行态切换指令

• 不确定 ≠ 推理终止或策略反转

这是工程问题，不是价值判断。

四、《通用 LLM 执行态稳定性标准（Draft v1.0）》的核心目标

本标准不试图解决“模型是否正确”，
而是明确一条最低工程底线：

在事实条件未变化前，
LLM 不得悄然切换执行态。

这条底线适用于：

• 金融量化 / 投研 / 风控

• 医疗诊疗支持 / 临床分析

• 自动驾驶 / 工业控制

• 法律 / 合规 / 决策支持系统

五、执行态稳定性的五大核心维度

1️⃣ 输入一致性（Input Consistency）

验证问题：
相同输入，模型是否输出一致的推理逻辑与结论？

• 同输入多轮生成必须 100% 一致

• 核心语义不变的措辞微调，不得触发执行态漂移

目的：
防止“措辞 / 语气”成为隐式控制变量。

2️⃣ 逻辑锚点坚守（Logic Anchor Stability）

验证问题：
模型是否坚守事实性硬指标作为主推理锚点？

• 已验证事实权重 ≥ 70%

• 风险 / 传闻仅作为补充，不得主导结论

目的：
防止风险语义对事实权重的越权覆盖。

3️⃣ 抗风险语义干扰能力（Risk Signal Resistance）

验证问题：
风险信号是否被线性、可控地处理？

• 风险强度变化 → 权重线性变化

• 微弱风险不得触发执行态突变

• 显式执行指令必须拥有最高优先级

目的：
防止“一提风险就换脑子”。

4️⃣ 参数与上下文鲁棒性（Robustness）

验证问题：
非语义因素是否导致执行态不稳定？

• 温度等参数微调，不得改变结论方向

• 无关上下文不得污染核心推理

目的：
防止随机性与上下文噪声引发系统性偏移。

5️⃣ 长序列稳定性（Long-Horizon Stability）

验证问题：
多轮对话、多步骤任务中，执行态是否持续稳定？

• 追问不得永久改变执行态

• 长流程各步骤执行态必须一致

目的：
防止对话诱导式切态。

六、一个关键条款：反事实稳定性（Counterfactual Stability）

本标准中最核心、也最容易被忽视的一条是：

在移除风险语义、事实不变的情况下，
执行态必须回归事实锚点。

若出现以下情况：

• 含传闻 → 减仓

• 去传闻 → 强烈增持（无新增事实）

则判定为：

风险语义越权触发执行态切换（严重不合格）。

七、失败分级与工程后果

这不是“建议”，
而是可控 AI 系统的必要安全阀。

八、这不是“高标准”，而是“迟到的标准”

需要特别说明的是：

本标准并未要求模型更聪明，
也未要求模型给出正确答案。

它只要求一件事：

在尚未完成事实分析之前，
不要因为风险词汇而偷偷换执行态。

在任何严肃工程系统中，
这本应是最低要求。

九、结语

当 LLM 被引入高风险决策链路时，
真正的风险往往不是“模型不知道”，
而是：

模型在未被察觉的情况下，
改变了它正在采用的决策模式。

《通用 LLM 执行态稳定性标准（Draft v1.0）》
尝试做的，只是把这一问题前移、显性化、工程化。

它不是终点，
但如果缺席，后果将不可避免。

作者信息

作者：yuer
EDCA OS 作者｜可控 AI 标准提出者
工程仓库：https://github.com/yuer-dsl
联系邮箱：lipxtk@gmail.com