待验证50% 置信事实精确时间
NarraSpace 的分类阶段使用冻结的语言模型对比每个场景事件的文本，并结合转录困惑度（surprisal）和覆盖率测量，最终由固定的 SVM 分类器预测。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/21
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证当解码阶段概率分布出现波动（如温度参数偏高或上下文匹配某一语言训练分布），模型可能在下一个token预测时滑入另一种语言的语义空间68% 相似已验证大语言模型本质上是在学习给定前文下一个词是什么的条件概率分布67% 相似待验证上下文偏置（Contextual biasing）在解码阶段介入，通过向模型提供期望词表提高特定词的输出概率，实现方式包括浅层融合、深层偏置和 TCPGen 等架构67% 相似待验证传统大语言模型的参数量在训练完成后就被固定下来，模型知识被冻结在权重矩阵中66% 相似待验证大语言模型是基于概率的文本预测系统，模糊输入会导致模型在高熵状态下采样，输出趋向于训练数据中最常见的通用答案66% 相似
引用此条事实
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