INDUSTRY MAP · 2026.10.20
模型優化為何反而引發幻覺：稀有事實、棄答與可信評分
稀有事實、棄答與可信評分
模型優化為何反而引發幻覺？稀有事實、棄答與可信評分
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模型優化為何反而引發幻覺（二）：稀有事實、棄答與可信評分
稀有事實、棄答與可信評分
從稀有事實的統計困境、風險覆蓋曲線與適當評分規則，檢視模型何時應回答、求證或棄答。
- 先看全貌｜稀有事實的統計困境：乾淨資料也不能消除所有幻覺
- 再看證據｜正確率不只是量尺，也是機制：棄答與答錯同分時，猜測占優
- 最後看邊界｜選擇性預測：可靠性應是一條風險—覆蓋率曲線
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