Nature of the problem
大语言模型在复杂算法题上可能产生看似合理实则错误的代码，特别是涉及边界条件和数学推导时。
Systematic solutions
- 三重验证机制::
- 工具内置的测试用例验证（需在设置中开启）
- 与LeetCode等平台的样例输出对比
- 使用不同API服务商交叉验证
- Prompt工程优化：在自定义提示中加入
"请逐步解释并验证每个步骤的正确性"request - 置信度显示：高级设置中可开启答案可信度评分功能（基于模型返回的logprob值）
workflow
发现可疑解答时：1) 在本地IDE中快速运行验证 2) 使用“深度分析”模式要求AI找出潜在bug 3) 对比至少两个不同解法
risk control
建议重点参考AI给出的解题思路框架而非直接复制代码，对复杂递归、动态规划等问题尤其有效。同时保持手动编写核心算法的习惯。
This answer comes from the articleCoding Interview Solver Assistant: An AI Solver for Analyzing Programming Interview Questions in Real TimeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服AI解答编程题目时可能出现的错误答案问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil