待验证50% 置信事实精确时间
在随机采样解码中，一个高置信度的预测分布仍可能采样出低概率token，因此仅测试分布无法保证实际写入token的可靠性。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在机器学习多种子实验中重复次数通常只有5到10次，样本量极小，正态性假设难以验证，因此 Wilcoxon 检验往往是更保守稳健的选择75% 相似待验证传统越狱评估若仅使用贪婪解码，会得到确定性的单一输出，无法反映模型在随机采样下的真实行为分布。74% 相似待验证传统推测解码的验证过程对草稿提出的token以min(1, p(x)/q(x))的概率接受，被拒绝则从修正分布norm(max(0, p(x)-q(x)))重新采样，可证明产生的token分布与直接从目标模型采样完全一致（lossless）74% 相似待验证置信值通常来源于模型对各选项的softmax概率分布，概率差距大则置信值高，分布均匀则置信值低74% 相似待验证由于采样方差存在，每条测试消息应跑两遍，一条只有50%概率成立的规则等于不成立73% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1134050API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1134050MCP
get_claim(id=1134050)