自信源于经验：从推理到 Agent 的经验置信度评估
英文标题：Confidence Comes from Experience: Experiential Confidence Estimation from Reasoning to Agents
arXiv 最新研究探讨了语言模型在复杂推理及 Agent 场景下的经验置信度评估机制。可靠的置信度估计对于语言模型的可信部署至关重要，经过良好校准的概率估计能够决定系统是直接输出结果、升级转交人工处理，还是触发重新尝试。该方法致力于解决现有置信度评估方案的局限，为构建具备自反思与高容错能力的智能体系统提供了实用指引。
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论文摘要
arXiv:2609.17708v1 公告类型：new
摘要：可靠的置信度估计对于语言模型的可靠部署正变得越发关键：对模型输出正确概率的精确校准评估，直接决定了系统在实际生产中何时可以直接发布交付、何时需要升级流转人工审核，以及何时应当触发重试机制。现有的置信度……
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