UMAS为多智能体大模型估算系统级不确定性
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UMAS为多智能体大模型估算系统级不确定性
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AI 综述
Hanwen Li等提出UMAS，用于量化多智能体大语言模型系统的整体不确定性。该框架根据每次生成的内在置信度评估智能体间影响的可信度，据此更新各节点的不确定性，再汇总为系统级估计；作者称其无需新增参数且推理成本中性。
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最新进展10月28日 12:00
UMAS提出面向多智能体大语言模型系统的系统级不确定性量化框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningUMAS提出面向多智能体大语言模型系统的系统级不确定性量化框架
研究团队提出 UMAS，一种面向多智能体大语言模型系统、参数无关且推理成本中性的系统级不确定性量化框架。该方法根据每次生成的内在置信度估计智能体间影响的可信度，据此调整节点不确定性的更新，并聚合为系统级估计。
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