Unverified70% confidenceTradeoffTime unknown
识别状态类别数量并非越多越好：宣称能区分'饥饿/困倦/不适/胀气/无聊'5类以上的产品，多数依赖概率猜测导致准确率下降，实际3类核心状态（饿/困/需换尿布）的识别可靠性更高
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70%
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Unverified识别状态类别数量并非越多越好，5类以内（饿、困、不适/胀气、需要抱、尿布）实用性最高；标称能识别8类以上的产品往往靠猜测拉高数字，反而降低单类准确率89% similarUnverified困惑度是测试集上每个token平均负对数似然的指数，值越低代表模型对语料的预测越准确64% similarUnverified蓬松度高的量程更精确是伪需求——量程越大分度值往往越粗，若只称随身小件不必买50kg量程，反而精度更差64% similarUnverifiedInfoNCE 损失通过在一批候选中最大化正样本对相似度、最小化负样本对相似度进行训练，温度超参数τ越小分布越集中64% similarUnverified指标数量与数据可信度存在错觉权衡：标称20+项指标的低价秤不比8项的可靠，重点看电极数和App算法品牌而非指标条数64% similar
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