待验证50% 置信事实精确时间
传统DRO方法在模型设定错误时存在非消失的鲁棒性地板，即无论数据多充分决策风险都降不下去的下限
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DT-DRO推导出的有效模糊半径与决策风险保证会随着估计误差和近似误差的消失而收紧80% 相似待验证分布鲁棒优化（DRO）的核心思路是在一个模糊集内优化最坏情况下的表现，而不假设数据分布完全已知75% 相似待验证通过'不要按常规套路'这样的约束性提示词，本质上是在调整模型的采样分布，降低高频方案的输出权重，迫使模型探索低概率但可能更具创新性的输出区域72% 相似待验证LLM的错误往往不是随机分布的，当AI在某个架构假设上出现偏差时，后续所有基于该假设的决策都会系统性地偏离正确方向72% 相似待验证如果参数量充足的模型连几十个样本都无法记住，几乎可以断定存在硬性错误，如标签错位、损失函数计算错误、梯度未正确回传等71% 相似
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