待验证50% 置信解决方案精确时间

在一次单步去噪步骤中，模型对每个答案槽位直接读出概率分布，而不是逐 token 采样生成

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/24

首次发现

来源

DiffusionGemma-Jev接入vLLM：让每个回答都带置信度

涉及实体

DiffusionGemma-Jevmodel 扩散语言模型concept

相关事实

待验证自回归生成模型在每一步基于前文概率分布采样下一个 token，当某种重复模式获得略高概率后会形成正反馈循环导致重复退化78% 相似待验证推测解码通过轻量级草稿模型生成候选 token，主模型一次前向传播并行验证，接受符合分布的 token 并从第一个被拒绝处重新生成74% 相似待验证在污染基准上模型可直接从参数记忆提取答案而非依赖上下文检索，使报告的无损压缩结论失去意义73% 相似待验证对于选择题类问题，模型在各选项 token 上的 logits 经 softmax 归一化后可得到概率分布，高集中度分布意味着模型对答案更有把握73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/945465

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/945465

MCP

get_claim(id=945465)