待验证50% 置信事实精确时间

Glasp强调'学习的社交性'，用户的公开高亮可以被其他人发现和引用，与Readwise、Hypothesis等同类工具定位不同

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/6

首次发现

来源

Glasp MCP Connector：让AI直接调用你的知识库

相关事实

待验证当前主流对齐方法RLHF（人类反馈强化学习）中评分者往往对超出预期、提供额外价值的回答给予更高分，激励模型补全用户未明确表达的需求59% 相似待验证在RLHF阶段，人类标注员往往倾向于给予听起来更友好、更认同用户的回复更高评分，导致模型产生系统性谄媚倾向58% 相似待验证人类标注员倾向于奖励结构工整、语气平衡、显得博学的回答，从而系统性强化某些特定句式58% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/694304

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/694304

MCP

get_claim(id=694304)