校准概率
概率论与机器学习中的质量指标，指模型输出的置信度概率与实际正确率高度吻合，良好校准的模型其预测概率可直接用作风险概率进行阈值决策
时间轴 (近 90 天)
一个诚实的 0.8 概率比一个虚高的 0.99 更有用。
校准指模型声称80%把握时，长期看其中约80%是对的；未校准的分数只是相对大小，不能当阈值使用。
d1-ultra 官方强调的核心能力是校准概率（calibrated probabilities），即模型输出概率应与实际发生频率吻合。
校准概率是统计学和机器学习的基础概念，常用衡量指标包括可靠性图（reliability diagram）和期望校准误差（ECE），常用后处理校准方法包括 Platt scaling、Isotonic regression 或 temperature scaling。
Jev的每个输出都附带校准概率，当Jev给出0.8的概率时意味着它在该类判断上约有80%的正确率
校准概率可让工程师设定阈值实现自动转人工审核，例如置信度低于60%时转人工复核
精确数值计算是符号操作过程，需要遵循确定性规则，与基于统计概率的token预测机制存在根本性矛盾
全部知识事实 (7)
精确数值计算是符号操作过程，需要遵循确定性规则，与基于统计概率的token预测机制存在根本性矛盾
60%待验证一个诚实的 0.8 概率比一个虚高的 0.99 更有用。
50%待验证校准指模型声称80%把握时，长期看其中约80%是对的；未校准的分数只是相对大小，不能当阈值使用。
50%待验证d1-ultra 官方强调的核心能力是校准概率（calibrated probabilities），即模型输出概率应与实际发生频率吻合。
50%待验证校准概率是统计学和机器学习的基础概念，常用衡量指标包括可靠性图（reliability diagram）和期望校准误差（ECE），常用后处理校准方法包括 Platt scaling、Isotonic regression 或 temperature scaling。
50%待验证Jev的每个输出都附带校准概率，当Jev给出0.8的概率时意味着它在该类判断上约有80%的正确率
50%待验证校准概率可让工程师设定阈值实现自动转人工审核，例如置信度低于60%时转人工复核
50%