大型语言模型可能不稳定且错误地自信，导致信任丧失，并使其在安全漏洞扫描等关键任务中无效。本文提出了一种人工干预系统，其中专家纠正被系统地反馈给模型。此反馈循环旨在随着时间的推移提高准确性，通过确保每个输出都经过审查和学习，将潜在不可靠的 AI 代理转变为可靠的工具。 AI
影响 实施人工干预系统可以提高关键应用中 AI 代理的可靠性和可信度。
排序理由 该条目是一篇讨论改进 AI 系统的方法的观点文章，而非直接发布或研究成果。
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