LLM显著性偏差削弱常识校验

SaliTrap显示模型常识存在但会被显式数字和步骤压制，导致继续优化不可能任务。

推荐理由：SaliTrap用1145个陷阱提示量化了“知道但不用”的失效：最佳模型避坑率仅54.8%，去掉诱饵后恢复到86.9%至91.8%，说明智能体评测必须单独测前提校验能力。