待验证50% 置信解决方案精确时间
使用视觉语言模型兜底去重时，应将提示词限定为二分类或三分类（是/否/不确定），并批量提交候选对以摊薄调用成本。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/2
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Outlines、Guidance等受限解码（constrained decoding）工具允许在推理时强制模型输出符合特定语法或Schema的文本，但可能以牺牲少量生成质量为代价71% 相似待验证零样本分类器（如基于CLIP或NLI的方案）允许用户以自然语言描述类别，灵活性更高但通常需要更大的基础模型69% 相似待验证文本分类、简单摘要、意图识别等任务可由更小更便宜的模型胜任，无需调用旗舰模型69% 相似待验证分类器将输入映射到有限预定义类别之一，候选空间固定封闭；生成式语言模型在每一步从整个词表上预测下一个token，候选空间开放，并通过自回归方式逐步构建输出67% 相似待验证传统拼接式多模态方案通常将预训练的视觉编码器（如 CLIP）通过适配层与语言模型对接，模态间理解相对割裂67% 相似
引用此条事实
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