待验证50% 置信解决方案精确时间
在CPU决策流水线中，保形预测扮演路由器角色：预测集合过大或不确定性过高的样本被送往LLM处理。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/13
首次发现
有效期至：2027/1/11
来源
涉及实体
相关事实
已验证预测编码理论认为大脑本质上是一台预测机器，通过预测误差修正内部模型72% 相似已验证决策模型的输出往往是有限动作集合中的一个标签或概率分布，类似于强化学习中的策略网络，而生成模型需要在巨大词汇表上进行自回归采样72% 相似待验证由于LLM的输出具有不确定性，工作流设计需要考虑提示词的鲁棒性和输出格式的可解析性71% 相似已验证大模型推理的核心机制是基于概率的下一词预测（Next Token Prediction），逐词生成完整输出71% 相似待验证LLM输出具有非确定性，同一输入在不同时间可能产生不同输出，因此评估流水线常用LLM-as-Judge方法用另一个强大模型评判目标模型输出质量71% 相似
引用此条事实
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