问的是这个月刚执行的新标准，AI 答得条理清楚，引用的却是去年年底的口径，末尾还加了一句「建议以官方发布为准」。这种答案最难防：格式规范、语气笃定、看不出哪一句过期了。时效性不是一个开关，它由两段拼起来——模型知道到哪一天，以及它这次抓到了什么。
时效性由两段拼成，缺一段就旧
第一段是知识截止：训练语料打包的那天之后发生的事，模型内部没有，这条线的形成过程见训练数据是怎么被收集和使用的。第二段是现场抓取：联网检索能补上这一段，但补得好不好，取决于它搜到了什么、抓的是不是最新页面、有没有把缓存页当现行版本。
两段组合出四种状态。不联网、问题在截止日之前，答案通常可靠；不联网、问题在截止日之后，答案会编；联网且抓到权威新页，答案新；联网但抓到旧页或二手转述，答案看着新、其实是旧的。第四种最常见，也最难识别。
六类信息，过期快慢差几个量级
| 信息类型 | 时效由什么决定 | 过期的信号 |
|---|---|---|
| 政策、法规、补贴口径 | 官方发布页与生效日期，模型记忆通常滞后半年以上 | 只说「目前」「近期」，不给发布日期 |
| 价格、资费、套餐 | 商家页面实时变动，缓存页可能滞后数天到数周 | 引用页的抓取时间早于最近一次调价 |
| 产品功能与版本 | 版本号、更新日志、下线公告 | 提到已经下线的功能，或版本号与官方对不上 |
| 人事与组织架构 | 任免公告与新闻报道，变动频繁 | 头衔与最近三个月的新闻相互矛盾 |
| 学术结论与技术共识 | 论文与综述，更新以年计 | 引用的结论已被后续研究修正 |
| 历史事件与原理 | 基本不变 | 几乎不会因时间失效 |
前四类要按天算，第五类按年算，第六类可以基本不查。判断一段答案该不该信，先看你问的落在哪一行——落在第一、二行却给了模糊时间词，基本可以直接弃用。
为什么「联网了」也可能给旧答案
检索不是把整个互联网读一遍，是先搜、再挑几页、再读摘要。排序受关键词影响：你问「最新规定」，它可能搜到一篇标题带「最新」但发布于两年前的解读。抓取遇到付费墙或反爬，退回到搜索摘要，摘要里往往没有日期。
还有一种更隐蔽：页面本身是旧的，页面上的「最后更新」却是自动生成的当天日期。模型看到日期就当成新的，读到的内容却是旧的。资料怎么被喂进上下文、喂进去之后怎么被使用，机制见RAG 是怎么把外部资料接进来的。
用一道带日期的题，测出它的底细
拿一个你已知答案、且带明确时间节点的问题去问：某项标准什么时候开始执行、某个费率哪个月调的、某个版本哪天发布的。看三件事——它给的日期是不是你要的那个、有没有说明来源、说错的时候语气有多确定。
再补一问：「这个信息你是什么时候知道的，来源是哪一天发布的。」答得上来的，说明链路里保留了时间戳；答不上来或者开始绕的，说明它在用记忆答，那就把它当参考资料，别当查询工具。
标了日期的答案，日期也可能是编的
要求标注日期之后，会出现另一种失败：日期是它按上下文推出来的，格式完全正确，和真实发布日期差几个月。这类编造和正文里的编造是同一回事，只是更难发现，因为「有日期」本身给人一种可信感，成因见AI 幻觉为什么难以自查。
另外两种情况也会让它显得过时。一是问题本身含混，它不知道你要全国口径还是地方口径，答了一个不对味的；二是权威页面的正文在附件里，它只读到了页面的通知标题。前者靠把范围写清楚解决，后者只能自己去下附件。
时间敏感度决定你该多较真
查原理、查历史、查概念，时效性几乎不重要，答案对不对取决于讲得准不准。查价格、查政策、查产品动态，时效性是第一要求，其他都排在后面。同一个工具，在这两类问题上的可信度可以差很远。
落到动作上：时间敏感的问题，先要来源和日期，再回到官方渠道核一遍最新版本；不敏感的问题，把精力放在论证是否成立。把两类混在一起评价一个工具「准不准」，结论必然是模糊的。
速查：判断一条信息会不会过期
- 先问自己：这条信息多久变一次
- 要求给出来源链接与发布日期
- 看到「目前」「近期」而没有日期，直接降级
- 政策、价格、版本，回官方页面核一遍
