待验证50% 置信基准精确时间

在测试风险可定义的设置中，朴素的阈值选择基线有大约一半的情况会超过目标风险水平，而Learn Then Test（LTT）方法只有7.8%的情况超标。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/15

首次发现

来源

System One模型的校准与风险预算决策：LLM智能体二进制判断的新框架

rss2026/10/14

涉及实体

Learn Then Testconcept System Onemodel

相关事实

待验证在评估回归检测中，如果候选的下界高于基线的下界（或基线点估计），才有统计依据说它没有变差；否则只能判定为不确定。70% 相似待验证在某些测试条件下，主流AI编程工具推荐不存在包名的概率可达5%~20%69% 相似待验证多重检验问题中，若每次独立检验在 5% 显著性水平下产生假阳性的概率为 5%，做 20 次独立尝试后至少出现一次假阳性的概率约为 64%。69% 相似待验证在二分类中模型默认使用0.5作为判定阈值，但假阳性和假阴性的代价往往不对等，需通过成本敏感的阈值优化调整决策边界69% 相似待验证对小样本切片设置绝对失败数上限比设置百分比门槛更稳健，且对样本量不敏感68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1037403

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1037403

MCP

get_claim(id=1037403)