arXiv Artificial Intelligence· Arijit Dey, Bhartendu Kumar, Ramya Hebbalaguppe, Khuushi Maheshwari·· 2 小时前AI 评分24
RADAR:修复与审计 LLM 置信度
Are You Sure Your LLM Is Sure? Repairing and Auditing Confidence
AI 导读
研究提出 RADAR 框架,将 LLM 置信度修复、是否采纳修复、审计残余错误三步分离。其 PAIC 方法在无标签目标提示上学习单调映射,风险取决于探针的条件偏差而非整体准确率。在 47,400 次重放分配中,配对投注以 42.95% 的比例采纳低风险候选,优于单侧经验 Bernstein 的 15.09%。
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