Unverified50% confidenceSolutionExact time
Agent对用户偏好的每个推断附带0到1之间的置信度分数，并随新证据动态更新，体现贝叶斯推理思想
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
9/7/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
Unverified用户的点赞、纠错、重试、改写等行为本质上是隐式偏好信号，能持续校准模型的输出分布72% similarVerified贝叶斯优化通过构建目标函数的概率代理模型（通常是高斯过程），利用采集函数（如Expected Improvement或Upper Confidence Bound）决定下一个采样点68% similarVerified混合专家架构MoE通过稀疏激活机制，推理时只激活模型总参数的1/8至1/468% similarUnverified调试时每次只改一个系数并记录行为变化，才能建立参数到行为的直觉映射68% similarUnverifiedAgent的可靠性高度依赖底层大模型的推理能力，模型逻辑越强任务拆解越准确68% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/872982API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/872982MCP
get_claim(id=872982)