待验证50% 置信事实精确时间
一篇arXiv论文（arXiv:2610.10600）证明可以构造一个学习算法，其评估条件互信息（eCMI）在可实现情形下达到O(d)量级，从而恢复VC类的最优PAC保证
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/9
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证一篇arXiv研究（arXiv:2609.26945v1）提出了一个句级评测基准，检验大模型识别法律解释准则的能力72% 相似待验证arXiv研究(arXiv:2609.27064v1)将自动化事实核查系统的联合分数拆解为答案质量和证据检索两个贡献来源71% 相似待验证一项来自arXiv的研究提出了一种测试时优化方法，通过移除输入中未被提及的概念来提高LLM解释的完整性和可靠性70% 相似待验证一篇新发布的arXiv论文针对递归熵风险偏好下的强化学习，给出了近乎最优的样本复杂度分析68% 相似待验证一篇arXiv预印本（arXiv:2610.10594v1）在10到590个合成样本的区间内追踪了激活探针的学习曲线，覆盖三类监控概念、十四个留出评估分布和四个探针模型68% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/990750API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/990750MCP
get_claim(id=990750)