Unverified50% confidenceTradeoffExact time
三值化权重信息熵极低，模型在处理需要精确格式约束的任务（如JSON工具调用）时容错空间极小，易出现能力塌陷的非均匀性
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50%
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7/16/2026
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Unverified量化对结构化输出（如 JSON 工具调用）的影响比对通用对话更敏感，因边界 token 概率分布较窄易受权重噪声漂移触发格式错误70% similarUnverified从信息论角度看，LLM的输出熵相对较低，倾向于收敛到训练数据的高概率区域70% similarUnverified香农提出的信息熵概念表明低概率事件携带更高的信息量67% similarUnverified交叉熵损失在分类任务中往往比MSE收敛更快，因为它与softmax输出配合，梯度不会在饱和区消失67% similarUnverified从信息论和香农定理角度看，任何超过信息熵下界的压缩都必然丢失信息，因此无论模型多大，压缩必然是有损的66% similar
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