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输出纪律决定智能体决策下限

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AI 综述

一篇 arXiv 论文提出一种模型无关的智能体协议,用于可审计的假设驱动决策,并在 TCMEval-SDT 中医辨证基准(200 例)上测试。 论文称,约束大语言模型的可审计决策,瓶颈在于输出纪律与推理结构,而非模型能力——两年间的模型规模扩展只让零样本分数变动 -0.03 至 +0.08。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. arXiv:cs.AI
    输出纪律决定下限:一种模型无关的智能体协议,用于可审计的假设驱动决策

    在 TCMEval-SDT 中医辨证基准(200 例)上,约束大语言模型可审计决策的瓶颈是输出纪律与推理结构而非模型能力,两年模型规模扩展只让零样本分数变动 -0.03 至 +0.08。

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