Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
将语义熵判断为不确定的查询路由给更大的专家模型处理，准确率提升最高可达+50个百分点
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50%
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9/21/2026
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Unverified当不动动作占据80%以上帧时，模型通过最小化交叉熵损失可在不学习有意义特征的情况下达到80%准确率，这称为多数类捷径71% similarUnverified有限样本估计熵率面临系统性负偏差问题，插件估计量倾向于低估真实熵，可用Miller-Madow校正通过添加(k-1)/(2N)项补偿70% similarUnverified投机解码在代码生成等低熵任务中接受率可达70-85%，在创意写作等高熵任务中可能降至40-60%67% similarUnverified信息熵（Shannon Entropy）按字节计算时取值范围为0到8，熵值接近8表示数据接近完全随机67% similarVerified分类任务中的交叉熵损失本质上是对数似然函数的负值，最小化交叉熵等价于最大化模型对训练数据的对数似然66% similar
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