पत्र में भविष्य आत्मविश्वास निचोड़ पेश किया गया है, एक विधि जो शिक्षक आत्मविश्वास अनुमानों का उपयोग करके पूर्व-समाधान छिपी हुई प्रतिनिधित्वों पर पूर्वानुमानियों को प्रशिक्षित करती है। यह दृष्टिकोण मॉडल को उत्तर उत्पादन पूर्ण होने से पहले आत्मविश्वास-संबंधी जानकारी की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
- समाधान के बाद आत्मविश्वास निरंतर बेहतर कैलिब्रेटेड और अधिक विभेदक है पूर्व-समाधान ज्ञान की भावना अनुमानों की तुलना में।
- छिपी हुई प्रतिनिधित्वों पर प्रशिक्षित रैखिक प्रोब्स मॉडल्स द्वारा स्पष्ट रूप से कथित जानकारी की तुलना में आत्मविश्वास-संबंधी जानकारी को काफी समृद्ध पुनर्प्राप्त करते हैं।
- निचोड़े गए पूर्वानुमानियों को अनुमान के लिए केवल पूर्व-समाधान प्रतिनिधित्वों की आवश्यकता होती है, नमूना दक्षता में उच्च रहते हैं और एक ही डोमेन के भीतर डेटासेट्स के बीच स्थानांतरित होते हैं।
लेखकों को यह महत्वपूर्ण लगता है क्योंकि यह आत्मविश्वास-जागरूक प्रणालियों में अगले निर्णयों के लिए काफी अधिक विश्वसनीय लेकिन कम लागत वाले आत्मविश्वास अनुमान की सुविधा देता है।