解读

国内大模型落地到金融、工业、政务等高合规场景时，公式错误会直接触发监管红线，导致业务下线甚至罚款。面试官想验证候选人能否：

1. 在千亿参数黑盒里定位是哪一段推理链写错公式
2. 用可解释、可审计的方式把错误沉淀为资产，而非一次性修复
3. 让错误模式回流到 LLMOps 闭环，实现“发现—修复—验证—防回归”的自动化

因此回答必须体现中文语料特点（公式多为 LaTeX、MathML、Office Math 混合）、国产算力与框架（昇腾、MindSpore、Paddle、ChatGLM 系列）以及国内数据合规（公式可能含涉密参数，需脱敏）。

知识点

1. 错误模式四维标签：语法层、语义层、场景层、合规层
2. 触发点挖掘算法：基于神经元激活差异的对比诊断（Contrastive Activation Probe, CAP）
3. 中文公式正则森林：同时兼容 LaTeX、Office Math、图片 OCR 结果
4. 国产脱敏管道：国密 SM4 加密 + 公式参数掩码，满足《生成式 AI 暂行管理办法》
5. LLMOps 三级闸门：离线回归闸、在线影子闸、生产熔断闸
6. 反馈信号双通道：用户显式举报 + 系统隐式置信度下降自动采样

答案

我采用“四阶七步”方案，已在某头部券商研报生成场景落地，把公式错误率从 3.7% 降到 0.2%。

阶段一：发现

1. 多模态捕获：对模型输出执行公式区域检测（YOLOv8-Math），把 LaTeX、图片、文本混排全部转统一 MathML。
2. 触发点定位：用 CAP 算法对比“正确公式”与“错误公式”的中间激活向量，定位到 32 层 Transformer 中第 19 层 FFN 的 2048 维神经元子集，输出可疑神经元签名。

阶段二：标注
3. 错误模式四维标签：

• 语法层：括号不匹配、分母为零等 18 类
• 语义层：金融指标张冠李戴、单位量纲错误
• 场景层：研报、公告、招股书三类业务线
• 合规层：是否泄露非公开估值参数
  标注团队由业务专家+数据标注公司双线背对背标注，Cohen’s κ≥0.85 才入库。

阶段三：入库
4. 国产向量库（Milvus 2.3 + 昇腾 910B）存储公式抽象语法树的 768 维句向量，支持秒级相似错误检索；同时用国密 SM4 对含参数公式加密，确保数据不出境。
5. 版本化快照：每次模型热更新前，自动把错误模式库打成只读分区，实现可回溯审计。

阶段四：反馈
6. 三级闸门回流：

• 离线：用错误模式库生成对抗微调数据（5% 混入预训练语料），SFT 后跑回归测试集，公式错误率上升即回滚。
• 在线：影子环境 5% 流量实时比对，命中错误模式即触发熔断，用户侧无感降级到模板兜底。
• 合规：若错误涉及涉密参数，立即生成事件编号同步到央行报备接口。

7. 用户协同：在小程序端提供“一键标错”按钮，用户提交后 30 分钟内返回修复结果 + 积分奖励，形成正向飞轮。

通过以上闭环，错误模式库累计沉淀2.1 万条高质量样本，成为公司核心数据资产，并作为对外售卖的合规插件输出给券商同业。

拓展思考

1. 公式错误与幻觉区别：公式错误可形式化验证（用 SymPy 计算左右两边是否恒等），而幻觉通常无法验证；因此错误模式库可以引入符号推理引擎做自动标注，降低人工成本。
2. 多语言公式迁移：同一公式在中英双语场景可能仅因单位翻译出错（如“亿元” vs “billion RMB”），可构建跨语言公式对齐索引，实现错误模式一次标注、多语复用。
3. 监管沙箱：上海、深圳已试点生成式 AI 沙箱，可把错误模式库作为**“负向样本”提交给监管，换取合规加分**；未来可探索行业级共享错误模式联盟，但需解决数据确权与收益分配难题。