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从 LLM 到 Agentic AI — 解决信任和可解释性问题 |埃贝
快速阅读: 《JD Supra》消息，法律周2025会议探讨了信任人工智能的核心问题，包括一致性行为、幻觉错误及能动型AI的局限性。与会专家强调了伦理、透明度、准确性和质量控制的重要性，建议通过基准测试和多角度验证增强AI信任，同时呼吁建立 […]
发布时间：2025-04-15 04:28 来源：szf
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为什么使用 LLM 进行置信度评分是危险的 |埃贝
快速阅读: 《JD Supra》消息，使用大型语言模型（LLM）进行文档审查时，其非确定性导致预测分数波动，影响置信度评估。单次运行可能低估模型性能，多次查询虽可改善但成本高昂。如何准确报告模型性能仍需探讨。 在依赖大型语言模型（LLMs） […]
发布时间：2025-03-27 04:08 来源：szf
