待验证50% 置信解决方案精确时间
利用现有LLM的logprobs接口只请求特定候选token的对数概率，可在不换模型的前提下实现决策模型的效果，OpenAI的logprobs参数支持该模式
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/27
首次发现
有效期至：2026/12/26
来源
涉及实体
相关事实
待验证对于选择题类问题，模型在各选项 token 上的 logits 经 softmax 归一化后可得到概率分布，高集中度分布意味着模型对答案更有把握70% 相似待验证Logits是模型最后一层输出的未归一化原始分数，经过softmax后变为各token的概率分布，是最接近「模型置信度」的可观测量67% 相似待验证LLM辅助代码调试依赖对代码语义的概率推断，需要在调用图中追踪因果链条，区别于依赖确定性规则引擎的传统静态分析工具66% 相似待验证LLM在表格场景中更适合承担辅助角色，如特征工程、解释预测结果、处理文本字段、数据清洗，最终预测建模仍由树模型承担65% 相似待验证在推理网络中，节点代表不同的LLM，边代表条件性的模型激活（即在满足某种条件时才触发下一个模型调用）65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/953289MCP
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