输出层护栏：13个检测器拦截AI幻觉与代码错误

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相比输入过滤，真正的风险在输出层——AI会一本正经地返回错误答案、伪造引用、传错API参数。构建了后生成验证层，含13个检测器+31种自动纠错策略，捕获输入过滤器无法发现的缺陷。

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完整中文译文

大家都在谈 AI Guardrails，但大多数人都检测错了东西。

大多数 Guardrail 方案（内容过滤器、提示词注入检测器、主题分类器）都作用于输入端——即用户提问的内容。它们的作用是阻止恶意 Prompt 到达模型。

但真正的成本来自输出问题——模型自信地返回错误答案，而这一切居然通过了所有输入过滤器。

捏造的引用 —— 模型编造来源

幻觉的工具参数 —— 传给 API 的参数是错的

系统 Prompt 泄露 —— 内部指令被暴露在输出中

安全拒绝绕过 —— 模型说"我无法回答"但随后还是回答了

逻辑错误的代码 —— 语法正确但语义错误

我没有在生成前做过滤，而是在生成后构建了一层过滤层。它使用 5 大类别、13 个检测器，以及 31 种自动修复策略来解决问题。如果某个修复存在歧义，就会标记该输出等待人工审查。

核心洞察：后置生成验证能够捕获前置生成过滤器遗漏的问题，因为你检查的是实际输出，而不是猜测模型可能产生什么。

免费、模型无关、仅需 CPU。

如需进一步操作，你可以考虑屏蔽此人或举报滥用行为

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