概率与不确定性
把先验信息与新证据的相对可能性结合起来，形成更新后的判断。
Definition
贝叶斯更新不是机械相信新证据，而是比较证据在不同假设下出现的可能性，并从已有基准率出发修正判断。
支持概念
如何判断自己到底有多确定
把置信度当作可通过重复反馈检验的概率判断。
为什么基准率如此重要
从基础发生率出发解释检测结果和醒目证据。
基准率
贝叶斯更新需要一个更新前的起点。
条件概率
贝叶斯公式建立在条件概率关系之上。
置信度校准
持续更新概率判断有助于检验置信度是否校准。
校准记录为调整未来更新幅度提供反馈。
Provenance
每条事实性陈述单独标注认识状态，并指向具体来源条目。AI 不作为事实来源。