待验证50% 置信事实精确时间

贝叶斯工具图模拟器能在无需实际执行的情况下估计若某步选择工具X而非Y对后续成功概率的影响，从而生成反事实对比样本

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/5

首次发现

来源

CITA框架：让AI工具调用学会"三思而后行"

涉及实体

Bayesian tool-graph simulatorconcept CITAconcept

相关事实

待验证贝叶斯工具图将工具之间的调用依赖关系建模为有向概率图，节点代表工具，边代表调用A之后调用B的条件概率74% 相似待验证研究的核心假设是模型内部的残差流表征已隐含地编码了任务是否会成功的信息74% 相似待验证在工具调用环节加入 Schema 校验可把模型输出的不确定性约束在可控范围内74% 相似待验证贝叶斯优化基于概率代理模型（通常为高斯过程）建模历史实验结果，在探索与利用之间智能权衡，通常能以更少实验次数找到接近最优的参数配置74% 相似待验证预测任务在不改变系统前提下根据已观察特征估计结果，相关性足够用；决策/干预任务必须建立因果结构并用do算子刻画干预72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/975632

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/975632

MCP

get_claim(id=975632)