待验证50% 置信基准精确时间
论文提出的源锚定变体（source-anchored variant）相比纯粹的学习迁移，将源特征位移进一步降低了47.7%至83.6%，同时保留了大部分对齐增益
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/8
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证学习到的迁移映射相比原始embedding，将目标到源的平均特征距离降低了16.3%至38.5%77% 相似待验证44%的推理token减少是作者自述口径，未经第三方复现验证，原始素材未披露数据构造方式、训练算法、采样规模和基准测试明细67% 相似待验证实验结果显示排练减少了观察到的身份退化，但同时降低了跨领域迁移性能65% 相似待验证证据替换带来的严格分数增益的配对95%置信区间为[8.77, 10.43]65% 相似待验证在两阶协调代理（coordination-proxy）开发对比中，基线与源作者编写的候选方案各完成 180/180 试验，候选方案少用了 37.11% 的 token、降低了 33.84% 的估算端点成本、减少了 11.63% 的步骤，但不能证明质量、延迟或生产环境行为上的改善65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/986977MCP
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