综上所述，LLM的边界是系统性的，源于其统计学习本质、架构特性和信息处理的理论极限。从“能力至上”转向“可靠性至上”：接受幻觉等错误的不可完全消除性，转而构建能感知自身不确定性、并在信心不足时主动“弃权”（Calibrated Abstention）的系统。架构创新：探索神经符号系统（Neuro-Symbolic Systems），将概率预测与确定性逻辑推理相结合；或采用混合专家（MoE）等稀疏架