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CHASE 框架改进了歧义下的选择性预测
研究人员开发了一种名为 CHASE 的新型选择性预测框架，旨在改善在部分可观测性和歧义条件下的决策制定。与依赖单一预测分支的标准方法不同，CHASE 明确比较竞争性时间解释，以确定是做出决策还是弃权。该方法基于假设边际优化了一个感知排序的选择器，从而能够更好地区分安全承诺和不确定的情况。在模拟器和真实 GUV 视频的隐藏连接推理上的评估表明，CHASE 在准确性和与歧义对齐的弃权方面显著优于典型不确定性基线。
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Ruflo 和 Governor 工具增强了 Claude Code 的多代理编排和效率
一个名为 Governor 的新开源插件已发布，适用于 Claude Code，旨在优化 token 和上下文使用。它通过压缩重复的上下文文件、过滤嘈杂的工具输出以及为复杂任务实施规划护栏来减少浪费。该插件提供始终开启的紧凑模式、专业内存压缩以及用于跟踪效率指标的遥测功能，为重度用户提供更受控和专业的交互。