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Quiver
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新框架量化复合 AI 系统中的扰动传播
研究人员推出 QUIVER，这是一个新的正式框架，旨在衡量扰动如何在链接多个大型语言模型调用的复合 AI 系统中传播。该框架通过将边分类为放大器或吸收器来量化敏感性，并将变化分解为值漂移、结构路径发散和迭代次数发散。QUIVER 还识别分叉阈值（导致结构执行路径改变的最小扰动）并评估分布忠实度。在企业和公共管道上的验证表明，QUIVER 能够揭示不同的敏感性特征并预测易发生轨迹分叉的节点。
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QUIVER optimizer adaptively balances objective evaluations and preference queries
Researchers have developed QUIVER, a novel evolutionary multi-objective optimization algorithm that adaptively balances the cost of objective evaluations with the elicitation of decision-maker preferences. This system c…