LLM 置信度门禁生产实战：用 Logprobs、校准曲线与拒答阈值控制低可信回答
本文深入讲解大模型回答置信度的工程实践，从 Token Logprobs 特征提取到校准曲线与风险覆盖率分析，帮助团队建立可回放、可灰度、可审计的拒答门禁体系，兼顾覆盖率与低可信输出拦截。
标签：AI可靠性
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本文深入讲解大模型回答置信度的工程实践，从 Token Logprobs 特征提取到校准曲线与风险覆盖率分析，帮助团队建立可回放、可灰度、可审计的拒答门禁体系，兼顾覆盖率与低可信输出拦截。