待验证50% 置信权衡取舍精确时间

若每次回归测试都重新调用大模型，成本会随迭代频率线性膨胀

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/7

首次发现

来源

Kane CLI：给AI编程智能体配一个独立审查员

涉及实体

Kane CLIproduct

相关事实

待验证每次调用模型都需要计费，复杂工作流可能涉及多轮调用，成本在规模化后会快速累积76% 相似待验证微调通过反向传播算法在预训练权重基础上继续更新参数，全量微调计算成本极高74% 相似待验证扩散模型的推理是迭代去噪过程，通常需要数十甚至数百个时间步，对数值误差格外敏感74% 相似待验证扩散模型采样步数越多，去噪越充分，画面质量越高，但计算耗时也成倍增加73% 相似已验证扩散模型通过逐步去噪从随机噪声中还原目标图像或视频帧，通常需要数十步去噪迭代，计算开销极大73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/983973

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/983973

MCP

get_claim(id=983973)