OpenAI 展示 GPT-6 Luna 的三类预测输出

OpenAI Developers账号在2026-10-06展示GPT-6 Luna的三类预测输出，关注价值在于模型接口被描述为直接返回概率、选项置信度或数值评分，而不只是生成文本。

• Predicates用于估计陈述为真的概率，Choices用于从预定义选项中选择并给出置信度，Scores用于按数值范围评估输入。
• 条目称系统可接收文本和图像输入，但没有提供接口文档、输出校准方法或准确率数据。
• 预定义选项和数值评分有助于把模型结果接入分类、排序或审核流程，但概率不自动等于经过校准的现实发生率。
• 在高风险场景中，阈值、误报漏报代价和人工复核仍需单独设计。
• 影响/看点：若输出格式稳定且校准效果良好，开发者可能更容易构建结构化决策流程；实际价值取决于任务定义、评测集代表性、置信度可靠性和输入偏差控制。
• 资料依据:
• OpenAI Developers（2026-10-06）：X帖文 https://x.com/OpenAIDevs/status/2107573384770879759

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