待验证50% 置信事实精确时间
不确定性评分常基于预测熵、置信度或贝叶斯近似，高不确定性样本往往位于决策边界附近。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
主动域适应新突破：不确定性引导的区域覆盖方法
rss2026/10/14
涉及实体
相关事实
待验证现有不确定性估计方案通常需要多次采样（5倍或更多算力）、引入裁判模型或依赖标注数据集，成本较高且只给出笼统置信度。75% 相似待验证不确定性估计主要有两条技术路径：利用Token概率（logprobs）和蒙特卡洛采样（对同一输入进行5-20次高温度采样并计算香农熵）75% 相似待验证数据分布本身的不确定性通过源熵（source entropy）衡量，可通过样本进行有限样本置信度下的下界估计75% 相似待验证贝叶斯方法的可信区间可以被直接解释为参数落在此范围内的概率，提供比频率学派置信区间更直观的不确定性量化73% 相似待验证区间预测给出预测值的不确定性范围，对高波动的B2B业务比点预测更实用71% 相似
引用此条事实
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