精確度（precision）在貝葉斯模型中通常指機率分布的逆變異數或不確定性的權重。預測誤差並非一律同等重要：系統若估計某類訊號可靠，就會給它較高權重；若估計它雜訊很大，更新幅度便可能較小。主動推論常以精確度調節注意、感覺可靠度與信念更新。這是一個模型變項，不可直接等同於日常說的專注力。 思與行 觀察疲勞、噪音或情境變化時，自己對訊號可信度的判斷如何改變。 在模型中分開估計誤差大小與精確度，避免把兩者混成同一參數。 參考 預測編碼是誤差驅動更新的一種候選神經機制 感知與學習可被理解為不同時間尺度的推論 主動推論的全面數學導論讓理論更容易檢查