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Selective Conformal Risk Control
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ELMDE系统将LLM决策延迟缩短至毫秒级
一个名为Equilibrium Latent-MoE Decision Engine (ELMDE) 的新系统已被开发出来，以显著加快语言模型中的决策过程。与传统的逐个token解码不同，ELMDE通过循环核心一次性处理上下文，达到一个不动点，然后进行决策投影。这种方法极大地降低了延迟，一个包含50个问题的批次大约需要14毫秒，而其他方法则需要数千毫秒。ELMDE还包含一个共形门控机制，用于识别不确定的决策，将其升级到更慢的模型或人工…
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选择性一致风险控制框架改进了机器学习不确定性量化
研究人员推出了一种名为选择性一致风险控制（SCRC）的新型框架，旨在提高机器学习系统在关键应用中的可靠性。SCRC解决了标准一致预测方法通常生成的预测集过大的问题。该框架分两个阶段进行：首先选择置信度高的样本，然后对该子集应用一致风险控制，从而得到更实用、更紧凑的预测集。