待验证50% 置信事实精确时间
ECS衡量模型输出在多大程度上依赖提示中提供的外部上下文；PKS衡量模型在多大程度上调用自身参数中存储的知识。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证SFDA依靠模型内部知识（如批归一化统计量、熵最小化、伪标签自监督）完成适配68% 相似待验证EKF是经典的递归状态估计方法，其核心参数是过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R，决定滤波器对预测模型和观测数据各自的信任程度67% 相似待验证通过构造语义等价但表述不同的提示词变体并观察输出分布，可以区分敏感性来自模型还是评估器67% 相似待验证HnS通过观测模型行为变化来衡量归因，而不依赖模型内部参数的梯度或激活值，输出变化越大说明该概念对模型决策的贡献越大66% 相似待验证每次前向传播生成token时，模型都需经过完整的多头注意力计算和前馈网络层，计算量由模型参数规模决定66% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1073927API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1073927MCP
get_claim(id=1073927)