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本文研究了当温度缩放——一种依赖独热标签的常见事后校准方法——应用于反映真实人类分歧的软标签分布训练模型时所产生的校准差距。跨视觉和语言领域的实验表明,基于硬标签校准的温度缩放始终逊于直接软标签校准,且在语言任务中差距更大,凸显了在安全关键部署中的风险。