待验证50% 置信权衡取舍精确时间
许多基于VLM的端到端解析模型只输出文本序列，不附带位置信息，这在需要原文定位的场景下造成障碍
1
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
待验证接地气提示（Grounding）让模型仅基于提供的文档作答并标注引用段落，能大幅降低凭空捏造的概率，但不能完全消除67% 相似待验证LLM存在位置偏差（Positional Bias），倾向于更关注输入序列的开头和结尾，中间部分信息容易被遗忘65% 相似待验证通用VLM难以覆盖表单这类对结构和精度要求极高的垂直场景，专用文档解析模型正成为RAG与文档智能流水线的重要一环65% 相似待验证标准自回归模型逐Token从左到右生成文本，在时间步t仅依赖之前的输出，缺乏自我审查和回溯机制，导致错误积累效应63% 相似待验证模型将高维语义表征压缩成离散token序列的过程是有损的，细粒度语义信息、不确定性分布、上下文关联在转成文本时被抹平63% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/988515MCP
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