Unverified50% confidenceFactExact time
仅用成功轨迹训练的模型往往存在分布外泛化的严重缺陷，遇到工具返回错误时便丧失纠偏能力
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/16/2026
First Seen
Sources
Related Claims
Unverified模型错误可归因于知识缺失、推理能力不足或指令跟随偏差，分别对应补充预训练数据、引入思维链训练数据和优化SFT数据分布等修复路径84% similarUnverified行为克隆（BC）存在协变量偏移问题，训练时模型只见过专家轨迹的状态分布，部署时微小误差会使机器人进入训练集未覆盖的状态导致级联失败81% similarUnverified级联失败是指单次工具调用错误会污染后续上下文，导致模型在错误的中间状态上继续推理，最终使整个任务偏轨80% similarUnverified小模型在分布内高性能的同时存在分布外脆弱性，一旦推理时的工具描述措辞、参数命名或用户查询风格偏离训练集，成功率可能显著下滑80% similarVerified几何变换后必须记录变换参数并对预测框进行逆变换对齐，忽略该步骤会导致一致性损失语义错位而损害训练效果79% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/527727API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/527727MCP
get_claim(id=527727)