Ein automatisiertes Evaluierungs-Harness zeigte, dass LLM-unterstützte Tools häufig hohe Konfidenzwerte aufweisen…

…selbst wenn sie faktisch falsche Ausgaben produzieren. Das Überspringen einer rigorosen Ground-Truth-Verifikation während der Entwicklung schafft gefährliche blinde Flecken für Produktionssysteme, die hochriskante Klassifizierungsaufgaben bearbeiten.

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