待验证50% 置信事实精确时间
Jev 的每个答案都会附带置信概率，本质上是模型对各选项的 softmax 输出值
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/6
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大模型推理的核心机制是不断预测下一个词的概率，通过Softmax函数将原始得分转化为总和为1的概率分布77% 相似待验证模型对所有Token计算原始得分Logit后，通过Softmax函数将得分归一化为概率分布，所有Token的概率之和等于174% 相似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72% 相似待验证Jev 的核心能力是给出分类、概率和快速决策，能在毫秒级别返回结果71% 相似待验证现有LLM优化的目标是「人类偏好」，而Jev这类新模型优化的是「校准决策」，即在认知上诚实的概率答案70% 相似
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