待验证50% 置信事实精确时间

置信值通常来源于模型对各选项的softmax概率分布，概率差距大则置信值高，分布均匀则置信值低

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/7

首次发现

来源

决策模型Jev AI：7个用例让编码代理更快更省

涉及实体

决策模型concept

相关事实

待验证置信度通常由逐token概率的乘积或其对数之和来表示76% 相似待验证概率数据结构的理论误差率建立在哈希均匀分布假设之上，若哈希函数对特定输入分布存在偏差，实际假阳性率会显著高于理论值73% 相似待验证现有做法大多依赖启发式标准来构造偏好对，例如基于似然的极端值挑出模型认为概率最高和最低的样本作为正负例73% 相似待验证一个准确率略低但便宜五倍的模型，在每美元有效发现指标上可能反而胜出，前提是用分层路由兜住高风险场景70% 相似待验证深度学习模型普遍存在过度自信问题，模型输出的概率值并不真实反映其预测正确的实际概率，这一现象被称为校准不良（Poor Calibration）69% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/985294

MCP

get_claim(id=985294)