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PDGs
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新指标揭示LLM在MCQA任务中的个性化生成不稳定
研究人员开发了新的指标来评估大型语言模型（LLM）在多项选择题问答（MCQA）任务中个性化生成（PDGs）的不稳定性。他们的发现表明，不稳定性因模型家族、大小和问题领域而异，其中数学和常识性问题表现出更大的不稳定性。研究还发现，任务提示格式对预测不稳定性有显著影响，其影响程度超过了温度等超参数。此外，研究强调了不稳定性与任务准确性之间的关系，表明特定的实验设置可能导致给定任务的最佳和最差表现的个性化生成截然不同。
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AI智能体被概念化为分层信念网络
这篇博文介绍了一个非正式的框架，将智能体理解为“信念网络”。该模型整合了主动推理、智能体基础和机器学习的概念，提出信念、目标和行动是单一现象相互关联的方面。该框架认为，智能体的信念通常是局部一致的，但不一定是全局一致的，这对依赖单一概率分布的模型提出了挑战。它借鉴了概率依赖图（PDGs）和Garrabrant归纳法来处理这种不一致性，并融入了类似深度学习架构的分层概念形成。