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不确定性类型调节预测精确度与可信度关系
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AI 综述
2026年10月10日，PsyArXiv发布一项预印本研究，探讨预测精确度与可信度之间的关系如何受不确定性类型影响。研究提出，在可认知（“可知”）的不确定性情境下，预测被视为传达专家的信心程度，越精确的预测越可信；而在随机（“偶然”）的不确定性情境下，预测被视为传达专家对结果变异程度的评估，越不精确的预测反而越可信（前提是在合理范围内）。作者称，该结果调和了此前关于精确预测与模糊预测可信度的矛盾结论。该预印本尚未经同行评审，目前尚无正式发表或重复验证的后续报道。
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最新进展10月10日 01:39
PsyArXiv预印本提出不确定性类型可调和预测精确度与可信度的矛盾结论，尚未经同行评审。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月10日
- PsyArXiv 预印本预印本：在可认知不确定下更精确的预测更可信，在随机不确定下则相反
PsyArXiv 预印本研究发现，预测的可信度取决于人们如何看待不确定性的性质。在可认知（"可知"）的不确定性下，预测被视为传达专家的信心程度，越精确的预测越可信；在随机（"偶然"）的不确定性下，预测被视为传达专家对结果变异程度的评估，越不精确的预测反而越可信（前提是在合理范围内）。该结果调和了此前关于精确预测与模糊预测可信度的矛盾结论。
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