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Confidence
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AI代理记忆从静态存储转向动态置信度计算
一种新的AI代理记忆方法提出动态计算置信度，而不是静态存储。这种方法称为Recall，基于图数据库中主张之间的关系重新计算其置信度，并考虑佐证和矛盾。与存储固定置信度分数的传统方法不同，Recall的公式根据支持和挑战边以及作者的过往记录来调整主张的价值，确保新信息或矛盾能够立即影响记忆的感知可靠性。
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作者提倡使用多重分数置信度而非单一指标
作者反对将置信度分数折叠成一个单一数字，认为这种方法会掩盖关键细节。相反，他们建议保留多个置信度分数，以便为用户提供对系统确定性更细致的理解。这种方法旨在通过允许对系统性能进行更详细的解释来提高透明度和用户信任度。