待验证50% 置信权衡取舍精确时间
端侧小模型在指令遵循上往往不如云端大模型稳定，通过约束解码强制模型按预定义语法输出可在不牺牲推理速度的前提下保证工具调用的结构化可靠性
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在代码生成等需要精确逻辑推理的场景中，密集模型通常比MoE模型表现更稳定和精确78% 相似待验证推测解码通过小模型生成草稿、大模型批量验证，在数学上通过拒绝采样保证输出与大模型完全一致，是无损加速75% 相似待验证对结构清晰的字段（如日期、金额、编号）用规则或正则处理，仅将语义模糊字段交给模型的混合管线比纯 LLM 方案更稳定高效75% 相似待验证若训练集能充分覆盖推理时可能出现的工具类型和参数组合，小模型同样能学到可靠的格式生成能力，而不必依赖大模型的深层语义推理74% 相似待验证函数调用能力需要模型经过专项的指令微调（Instruction Fine-tuning）才能稳定输出合规的调用格式74% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/810808MCP
get_claim(id=810808)