Unverified50% confidenceFactExact time
UCB算法和汤普森采样通过为每个选项构建置信区间上界来量化不确定性，平衡利用与探索，在理论上达到遗憾的对数上界
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50%
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7/14/2026
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Unverified边缘部署的核心挑战在于算力、功耗与精度的三角权衡，需通过模型量化、结构剪枝、知识蒸馏或神经架构搜索等手段实现可接受的推理延迟67% similarUnverified潜在空间寻优是高维黑箱优化问题，常用策略包括贝叶斯优化、进化算法和基于梯度的方法67% similarUnverified贝叶斯方法的可信区间可以被直接解释为参数落在此范围内的概率，提供比频率学派置信区间更直观的不确定性量化66% similarUnverified应对误差累积的主要策略包括周期性注入真实状态校准、在潜空间而非像素空间做预测、引入不确定性估计机制66% similarUnverifiedSelf-Consistency技术通过多次采样生成不同推理路径取最一致答案，代价是推理成本随采样次数线性增加65% similar
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