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SAGE：任务导向对话代理的状态接地与弃权感知评估
SAGE是一种评估任务导向对话代理的新方法，它将工作流规范和每轮状态差异编译为原子化、基于模式的准则，并通过符号和编码器/NLI验证器级联进行路由，这些验证器选择弃权而非猜测。SAGE-Core在零付费LLM成本下决定81-91%的准则，且性能不逊于包括GPT-4.1在内的LLM评判基线。
arXiv cs.AI61 天前
#弃权机制
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ScienceBuddy-PV：泛血管介入研究的验证器治理协议
论文将 ScienceBuddy 的递归设计适配到泛血管介入研究，引入结构化证据账本、器械-血管本体、弃权契约与失败库。研究仅审计固定组件而非完整智能体系统，在 ARCADE 语法与狭窄任务上，语法 Dice 为 0.475、狭窄 Dice 为 0.231，狭窄像素 AUROC 达 0.957。作…
arXiv cs.AI19 天前
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弃权机制在博弈与学习型对手下的信息设计权衡
论文研究带弃权选项的二分类器应如何选择弃权查询：面对已知分类器的博弈型对手，在决策边界附近弃权最优；但面对未知分类器的学习型对手，同样策略反而通过弃权泄露边界位置，可被二分搜索利用。作者证明固定比率弃权与边界附近弃权两种防御在 Blackwell 意义下不可比较，并给出边界重构所需查询数的理论上下…
arXiv cs.LG34 天前
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