待验证50% 置信事实精确时间

风险依赖的流失（attrition）使得观测样本不再随机，构成内生性问题。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/19

首次发现

来源

等待揭示两个风险矩：预测驱动分配的内生识别

涉及实体

风险依赖的流失concept 内生性concept

相关事实

待验证随着样本量增大，在构造的先验下，惩罚量和实际风险量都趋于消失，但二者的比值可以指数发散。76% 相似待验证观测暴露太少会使任务不可解，暴露太多则可能让智能体走捷径73% 相似待验证学习器从有限数据中估计损失分布必然存在偏差，导致对CVaR的估计偏离真实值，从而削弱甚至逆转风险厌恶的实际效果。72% 相似待验证对抗样本是指通过对输入数据施加人类几乎察觉不到的微小扰动，使模型产生错误输出的特殊测试输入71% 相似待验证过度持久的约束不仅会引发死循环，还会让智能体失去根据中间结果调整策略的能力，在遇到异常返回、工具报错或需要向用户澄清时无法脱身。71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1065475

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1065475

MCP

get_claim(id=1065475)