一位研究人员正在探索 AI 生成声明的数学形式化，旨在构建一个验证引擎而不是一个更好的 LLM。核心问题围绕着在数学上定义“真实性”、“合理性”和“可信度”，考虑概率论、信息论、形式逻辑和图论的方法。目标是表示带有证据、假设和推导的声明，可能使用约束满足或证据的极限情况来设计一个“信任引擎”。 AI
影响 这项探索可能导致评估 AI 输出的新方法，从而提高 AI 系统的可靠性。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I'm working on a research project, the end goal of which is not to create a better LLM, but rather to create a verification engine that can reason about whether an AI claim is trustworthy enough for a particular application.</p> <p>Most of the cu…