arXiv · cs.CL· Brendan King·· 21 天前精选AI 评分52
Confidence Reasoning Graphs：面向 LLM Agent 的结构化置信度估计框架
Confidence Reasoning Graphs: Structured Confidence Estimation for LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Brendan King
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.07948v1
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AI 导读
Brendan King 在 arXiv 发布论文，提出 Confidence Reasoning Graphs（CRGs），在推理时从单条 Agent 轨迹估计任务完成概率，无需模型内部权限或训练数据。方法将任务完成声明分解为基于轨迹证据的子声明，逐一估计置信度后聚合，在三个 Agent 基准、三个骨干模型和三个 Agent 框架上比 verbalized、采样式和白盒替代基线校准更好、风险决策更强，且置信度估计可审计。
推荐理由
论文提出无需模型内部权限和训练数据的 Agent 置信度估计框架，并用三个基准的对比实验和消融说明改进来源。
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