待验证50% 置信事实精确时间
交叉编码器输出的logit在softmax归一化后对引用概率呈指数级放大效应，因此微小的向量相似度差异不足以决定胜负。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Softmax函数具有平移不变性，任意放大所有logit的尺度不改变预测类别，却会将输出概率压向极端值，是其天然的过度自信倾向73% 相似待验证Softmax输出的概率值并不等同于真实的贝叶斯后验概率，而是被过度优化以拉开类别间距，导致预测概率系统性偏高73% 相似待验证当多个工具的描述区分度不足时，模型的匹配结果会趋于随机68% 相似待验证由于LLM的概率性输出特征，即使提示词再严密也总存在极小概率的越界行为，且在生产环境中会被触发68% 相似待验证top-1%贪婪解码准确率只考察单token预测的一致性，无法捕捉量化对长序列生成质量的真实影响，微小偏差会在自回归生成中累积67% 相似
引用此条事实
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