深度分析 張量化聲明損失提升中立量子 T/I/F 在大型語言模型的認知表徵 本研究延伸中立量子 T/I/F 評估，在五大模型家族中發現 84% 出現超真現象，證實跨廠商一致。研究指出純量 T/I/F 在吸收立場下會把悖論、無知與偶然等情況壓縮為相同數值，導致認知差異喪失。透過加入模型聲明無法評估的損失描述，能重新分辨這些情況，損失詞彙相似度低於 0.10，顯示張量式輸出更具可分辨性。
