待验证50% 置信事实精确时间
决策导向学习（Predict-then-Optimize）主张直接以下游决策质量作为训练信号
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/7
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证业界探索的思考力度校准方向包括基于强化学习训练模型的元认知能力、通过监督微调学习推理深度分布、以及设计动态停止机制75% 相似待验证检索训练的价值取决于所搭配的决策头架构是否能够继承检索先验74% 相似待验证未来改进路径可能包括在训练或推理阶段引入显式的贝叶斯约束、设计自校验机制以及建立概率校准评估基准74% 相似待验证Jev 的训练方法叫 RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，面向校准决策的强化学习），把校准作为优化目标72% 相似已验证自监督学习是预训练阶段的核心范式，模型通过下一个词预测任务从数据本身构造训练信号71% 相似
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