OpenAI
Why language models hallucinate
支撑本课关于 unsupported certainty 应该被停下，而不是继续放大输出的观点。
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Evaluation
Premium系统什么时候必须停下：人工升级与 Review Queue
真正可靠的系统，不是所有请求都给答复，而是知道什么时候该停、该升级、该把证据交给人，从而让人工接手既快又准。
30 分钟
Advanced
Trust Layer
这节课为什么值得学
内容不是从碎片信息拼出来的，而是按“官方资料定义 + 产品实践抽象 + 可执行练习”三层整理。
Learning Objectives
为证据不足、权限不足、风险过高或政策敏感请求定义 hard-stop 触发规则
设计 handoff packet，让人工 reviewer 不用从零重建上下文
把 escalation 做成有 owner、有 SLA、有审查逻辑的质量路径
Practice Task
选一条当前还在过度回答的 workflow，定义 5 条 escalation trigger，写清 review queue owner，并列出人工接手前系统必须附带的最小 handoff packet。
Editorial Review
已审核 · DepthPilot Editorial · 2026-03-09
本课把 escalation 讲成带触发条件和 handoff 证据的运营路径，而不是模糊客服兜底。
内容结合官方安全/行为边界指导和真实产品 handoff 案例，让用户看到 review queue 在生产环境里的样子。
教学目标是让系统在该停的时候真的停，而不是把所有请求都硬塞进回答。
知识链路
这节课不是孤立文章，而是知识网络里的一个节点。先知道它连接了哪些底层能力，再决定下一步该补哪一层。
打开完整知识网络学会的证据
你能为一条真实 workflow 定义 hard stop、review queue owner 和 handoff packet，而不是只写“复杂情况转人工”。
你能指出哪些请求该因为证据不足、风险过高、权限不足或政策要求而升级给人。
最容易掉进去的误区
把升级给人理解成系统失败，而不是可靠产品必须保留的出口。
没有 handoff packet，导致人工接手后还要重新拼上下文和证据。
01
Escalation 不是系统弱，而是系统成熟
很多团队把升级给人当成产品失败，所以拼命隐藏它。这是反的。一个不知道什么时候该停的系统，不是强，而是莽。真正成熟的问题是：触发条件是否显式、是否可信。