RLCD 后训练方法：让模型 90% 置信就真有 90% 正确率
kalyan_kpl · x · 2026-10-28
Fastino 的博客讲解决策模型校准问题：模型 90% 置信并不代表 90% 概率正确——未校准时置信度只反映对标签的偏好强度，而非正确频率。
- RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）：一种后训练技术，同时奖励「决策正确」和「不确定性表达准确」
- 训练闭环：定义预测目标 → 收集带已知结果的样本 → 生成概率分布 → 用 Brier score 对照结果 → 按误差大小更新策略 → 大规模重复 → 未见数据上验证准确率/校准/排序，并在部署数据上再校准
- 价值：得到校准的概率，团队据此决定哪些决策可自动化、哪些不确定样本升级给人工审核
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