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本文提出了潜在商证据训练（Latent Quotient Evidence Training，LQET），这是一种关系型训练目标，帮助语言模型根据证据来源而非报告数量更新信念，从而减少人类与 AI 反馈循环中因信息被反复转述而产生的过度自信，并使 Qwen3-4B 和 Phi-4-mini 的均方根误差（RMSE）降低了 41–44%。