KLM
一个开放的、实现中立的规范，用于定义推理记录，包含带版本的认知评估、证据关系和显式的未知项，旨在让AI答案背后的证据可见。
时间轴 (近 90 天)
KLM（Knowledge Layer Model）是一个开放的、实现中立的规范，用于定义推理记录（inference records），记录包含带版本的认知评估、证据关系以及显式的未知项。
在一项历史平台-领域路由基准测试中，系统在15个类别上完成了137/150次正确分类，准确率为91.3%，名义95% Wilson区间为85.7-94.9%。
上述路由诊断基准测试的分子是从一个四舍五入的摘要中恢复的，历史样本的归属未经核实，因此91.3%的准确率带有不确定性，不能直接当作精确性能指标引用。
在修正后的双源测试中，原生模型权重路径配置的成功回答数为0/15。
容量增长比较因为遗留评分器存在缺陷且原始输出缺失，无法建立可靠的效果。
在遗留打包（legacy packing）中，118/221个选中案例丢失了包含金标准文本的内容；修复后的打包在221/221个案例中保留了这些文本，但这衡量的是文本存在性，而非答案质量。
Python和TypeScript验证器据报告在每组合成夹具的六项检查上达成一致，但一份独立的生产披露未被接受。
恢复、重新推导、人类评分标准支持、边界隔离以及有界响应评估等，仍处于提议阶段。
作者强调，证据可见性并不能确立正确性、因果依赖、安全性或法规合规性；独立复现和完整的公开审计包仍是未来工作。
全部知识事实 (9)
KLM（Knowledge Layer Model）是一个开放的、实现中立的规范，用于定义推理记录（inference records），记录包含带版本的认知评估、证据关系以及显式的未知项。
50%待验证在一项历史平台-领域路由基准测试中，系统在15个类别上完成了137/150次正确分类，准确率为91.3%，名义95% Wilson区间为85.7-94.9%。
50%待验证上述路由诊断基准测试的分子是从一个四舍五入的摘要中恢复的，历史样本的归属未经核实，因此91.3%的准确率带有不确定性，不能直接当作精确性能指标引用。
50%待验证在修正后的双源测试中，原生模型权重路径配置的成功回答数为0/15。
50%待验证容量增长比较因为遗留评分器存在缺陷且原始输出缺失，无法建立可靠的效果。
50%待验证在遗留打包（legacy packing）中，118/221个选中案例丢失了包含金标准文本的内容；修复后的打包在221/221个案例中保留了这些文本，但这衡量的是文本存在性，而非答案质量。
50%待验证Python和TypeScript验证器据报告在每组合成夹具的六项检查上达成一致，但一份独立的生产披露未被接受。
50%待验证恢复、重新推导、人类评分标准支持、边界隔离以及有界响应评估等，仍处于提议阶段。
50%待验证作者强调，证据可见性并不能确立正确性、因果依赖、安全性或法规合规性；独立复现和完整的公开审计包仍是未来工作。
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