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研究对比空间消歧下Softmax与一致性校准表现
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AI 综述
2026年10月14日，arXiv发布一项机器学习研究，评估了空间消歧场景下替代未记录logits的跨周期一致性指标的表现。在ScanRefer完整验证集上的测试结果显示，对象级softmax在Unique与Multiple查询上的预期校准误差（ECE）分别为0.068和0.102；相比之下，fixed-final一致性指标在上述两类查询上的ECE分别为0.041和0.272，两者的校准表现差距显著拉大。
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最新进展10月14日 12:00
研究显示在ScanRefer验证集上，fixed-final一致性在不同查询间的ECE差距较softmax显著拉大。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv 机器学习空间消歧场景下跨周期一致性与 Softmax 的校准表现对比
研究评估了空间消歧场景下替代未记录 logits 的跨周期一致性指标表现。在 ScanRefer 完整验证集上，对象级 softmax 在 Unique 与 Multiple 查询上的 ECE 分别为 0.068 和 0.102，而 fixed-final 一致性的 ECE 分别为 0.041 和 0.272，差距显著拉大。
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