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Fastino 提出 RLCD 后训练法校准模型置信度
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AI 综述
据 AGI Hunt 2026 年 10 月 28 日报道，Fastino 在博客中提出名为 RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）的后训练技术。该方法同时奖励两类行为：决策本身正确，以及对自身不确定性的表达准确，从而让模型输出的置信度与实际正确率对齐——模型给出 90% 置信时，对应约 90% 的正确率。报道未提及该方法是否经第三方复现或独立评测，也未给出训练细节与对比基线。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月28日 01:11
Fastino 公开 RLCD 后训练法，使模型 90% 置信对应约 90% 正确率。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntFastino 提出 RLCD 后训练方法：让模型 90% 置信就真有 90% 正确率
Fastino 在博客中给出的 RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）后训练技术，同时奖励「决策正确」与「不确定性表达准确」，使模型 90% 置信对应 90% 正确率。
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