人們常常將信心分數誤認為實際的驗證。一個AI模型給你高信心分數並不代表它一定正確——它只是表示模型認為它是正確的,這是不同的。



真正的改變者是?獨立模型共識。不是單純相信單一模型的輸出,而是將其通過多個模型來驗證結果。當驗證變成外部且分散的,而非自我參照時,你就徹底改變了驗證的意義。

這是從依賴單一來源的確信轉變為通過獨立共識建立信任的過程。這也是AI系統中真正的安全性和可靠性所在。
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NotGonnaMakeItvip
· 01-17 19:02
哈哈單個模型的自信度就像我炒幣時的自信...信了就得虧。多模型驗證這招確實絕,不過話說回來多少人真的會這麼幹呢
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MEV之眼vip
· 01-16 17:07
靠,confidence score那套真的騙了太多人,單個模型自信≠正確,這點得說清楚
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CountdownToBrokevip
· 01-14 21:53
卧槽,confidence score就是AI自我满足啊,根本验不了什么
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GweiWatcher1vip
· 01-14 21:50
哈哈單個模型高分真的沒啥用,就是它自己覺得對勁 多模型共識才是真東西,這樣才能甩掉自我驗證的那套把戲
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SleepyValidatorvip
· 01-14 21:50
這就離譜了,單個模型的信心分數當真理?說白了就是自己給自己打分
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CommunityLurkervip
· 01-14 21:39
ngl這就是AI的通病啊,自信度高≠準確率高,得多個模型互相驗證才可靠
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