待验证70% 置信事实精确时间
LLM的计费模型基于token数量,输入和输出都计费
2
来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM输出具有非确定性，同一输入在不同时间可能产生不同输出，因此评估流水线常用LLM-as-Judge方法用另一个强大模型评判目标模型输出质量75% 相似已验证LLM以自回归方式逐token生成输出，每个词的选择基于当前上下文的概率采样74% 相似待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列74% 相似待验证LLM可通过分析输出token的对数概率分布、思维链末尾自我评估、温度采样统计答案分布熵值等手段近似估计决策置信度74% 相似待验证主流LLM的token计费方式分为输入token和输出token两类，且上下文越长单次调用成本越高73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/901821MCP
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