本文讨论了事实持续时间预测和新的事实评估方法FactKB，旨在提高模型在知识密集型任务中的校准性。研究提出了ClaimDiff数据集，以比较主张差异。测试结果显示，FactKB在跨领域应用中表现优异，增强了错误实体和关系的检测能力。此外，研究还探讨了大型语言模型的事实性问题及改进策略。