[控场AI]
待验证50% 置信事实精确时间

CRPS 衡量预测累积分布函数与真实观测值之间的平方误差积分，同时惩罚过度自信和欠自信。

1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/5
首次发现

来源

FlowReconBench：稀疏传感器流场重建，学习模型与经典方法谁更强？
rss2026/11/4

涉及实体

CRPSconcept

相关事实

待验证在 Kolmogorov 流上，连续排序概率分数（CRPS）和误差给出了不同的方法排名。69% 相似待验证置信度评分系统的错误分散在整个分数区间，表现为校准误差，覆盖率高但隐蔽性强68% 相似待验证模型跳过检索直接作答的过度自信在技术上被称为校准不足（miscalibration），即置信度与实际正确率存在系统性偏差68% 相似待验证校准度衡量模型输出的置信度与实际正确率之间的一致性，在RLVR中校准度差会导致调度器对提示信息量的判断系统性偏错。68% 相似待验证学习器从有限数据中估计损失分布必然存在偏差，导致对CVaR的估计偏离真实值，从而削弱甚至逆转风险厌恶的实际效果。67% 相似

引用此条事实

Stable URI
https://kongchang.com/claim/1138948
API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1138948
MCP
get_claim(id=1138948)