待验证50% 置信事实精确时间
可追溯性要求从输出回溯到训练数据、模型版本和推理路径，以便在出错时定位根因。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/1
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证分布漂移是行为克隆的核心缺陷，因训练数据全部来自正确操作轨迹，模型未见过犯错后如何恢复的场景75% 相似待验证OXR的后训练阶段采用错误样本驱动的迭代数据增强：模型犯错或不确定的样本被转化为文字理由，理由聚类后驱动下一轮定向训练数据生成。75% 相似待验证滚动前向验证是时间序列预测领域的标准评估方法，核心思想是禁止用未来数据训练模型以避免前瞻性偏差74% 相似待验证潜在缓存技术将LLM推理中的KV Cache思想迁移至训练阶段，对轨迹历史帧预先提取潜在表示并缓存74% 相似待验证Walk Forward滚动前推验证以固定窗口历史数据训练模型，在紧接其后时间预测，然后将窗口向前滚动重复，能暴露不同市场状态下的稳定性问题73% 相似
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