arXiv · Machine Learning· Muhammad Atif Saeed, Azka Atiq, Adarsh Kumar, Akhtar Jamil, Uzair Iqbal, Roland Aydin·· 13 小时前AI 评分42
SHIFT-JEV：分布偏移下 LLM 决策模型的认证弃答与增益门控持续适应
SHIFT-JEV: Certified Abstention and Gain-Gated Continual Adaptation for LLM-Based Decision Models under Distribution Shift
AI 导读
SHIFT-Jev提出面向分布偏移的 LLM 决策模型监测、弃答和持续适应流程，以认证阈值控制弃答，并通过增益门控决定是否接受模型更新。在基准测试中，微调将偏移下的校准误差从0.289降至0.087；Qwen3-0.6B持续适应准确率达70.5%，且在每个随机种子中均胜过基线。
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