已过期50% 置信事实时间未知
决策边界是分类模型在特征空间中划分不同类别区域的分界线（二维）或超平面（高维）
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30(已过期)
来源
Python机器学习实战：算法推导到代码复现全流程教程
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待验证MAX档延长的是模型的思维链深度（单线程垂直延伸），而Ultra的多代理并行是多个推理上下文水平探索问题空间的不同子域66% 相似待验证混合模型路由通常通过一个路由层实现，该层可以基于规则引擎或轻量级分类器做出决策60% 相似待验证DecisionRL底层是一个完整、类型化、经过测试的RL框架，支持DQN、PPO、SAC、TRPO、离线RL、基于模型的方法、多智能体和元强化学习60% 相似待验证多模态大模型的核心技术是统一语义嵌入空间，不同模态输入被编码为同一高维向量空间中的表示进行跨模态推理60% 相似待验证分词特征差异发生在推理链路底层，难以通过提示工程掩盖，可作为模型识别手段60% 相似
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