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实体 Soft-Label Learning for Calibrated Decisions

Soft-Label Learning for Calibrated Decisions

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  1. TOOL · CL_324866 ·

    SearchJev模型提高了搜索代理的速度和准确性

    研究人员开发了SearchJev,这是一种新颖的系统1模型,旨在提高搜索代理的效率和可靠性。该模型将快速决策与复杂推理分开,在不生成自回归输​​出的情况下对潜在的搜索操作进行评分。SearchJev采用一种称为软标签学习校准决策(SLCD)的新技术来提高其判断的置信度,即使在监督不确定的情况下也是如此。当集成到双系统代理中时,与传统的自回归模型相比,SearchJev显著加快了搜索过程并提高了答案的准确性。