Unverified50% confidenceTradeoffExact time
DiCE生成反事实解释计算开销较大，对全量样本生成反事实在大规模生产数据上可能成为性能瓶颈
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
8/23/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
Unverified反事实聚类通过对反事实解释的变化向量（原始样本到反事实样本的差值向量）进行聚类，发现反复出现的改变模式70% similarUnverified增加推理次数会带来更高的计算成本，但换取了单次任务复杂度的降低，这是分组抽取策略的权衡68% similarUnverified使用Fable时推理档位不应超过「high」，过高档位会导致过度推理、产出过度设计的代码且成本高68% similarUnverified百万级文档场景下单纯的向量相似度召回准确率会急剧下降，需引入多路召回、重排序和混合检索67% similarUnverified使用真实项目中近期披露的漏洞构建评测集，能规避训练数据污染并还原生产场景复杂度67% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/790041API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/790041MCP
get_claim(id=790041)