待验证50% 置信事实精确时间

跨任务校准问题的本质是模型概率输出在特定训练分布上学到，输入分布变化时概率可靠性会漂移但模型感知不到

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/9

首次发现

来源

AI说90%把握能信吗？概率校准与Agent决策实战

涉及实体

跨任务校准concept

相关事实

待验证模型能力不能只看参数规模，模型表现受训练数据分布、推理路径、随机性等多重因素影响76% 相似待验证分布漂移是行为克隆的核心缺陷，因训练数据全部来自正确操作轨迹，模型未见过犯错后如何恢复的场景75% 相似已验证涌现能力是指当模型参数规模突破某一临界点后，突然涌现出训练目标之外的复杂能力，如逻辑推理、代码生成、跨语言迁移75% 相似待验证由于井字棋训练数据覆盖所有可能状态，模型学习任务退化为记忆任务且不存在分布外问题，行为克隆的复合误差问题自然消解74% 相似待验证模型在面对训练分布之外（分布外查询）的问题时，可能退化为基于表面模式的猜测73% 相似

引用此条事实

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