12:03
arXiv: DeepSeek@Xiang-Jun Ou, Shuang Liang, Xin-Yu Hu, Rong-Hao Huang, Jing Wang, Shao-Qun Zhang
推荐理由：这篇论文把LLM不确定性拆成四个层面，测了21种方法在多个基准上的效果，结论是共识方法最稳，模型越大越不模糊。
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6月23日
12:03
该研究提出一种粒度不确定性分类法，将LLM不确定性归因于输入级、参数级、词元级和解码过程四个源头。研究者将现有21种不确定性量化方法分为贝叶斯、集成、共识和单次推理四类，并在Qwen3、Llama 3.2和DeepSeek-V3三个模型家族上，使用TriviaQA、GSM8K和HumanEval基准进行实验。结果显示，共识方法（Deg和EigV）一致优于其他方法，且更大模型规模与更低不确定性估计相关。该工作为量化LLM不确定性提供了系统诊断工具。
6月18日
09:48
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arXiv cs.AI@Enrico Cassano, Michał Brzozowski, Zuzanna Dubanowska, Paolo Mandica, Neo Christopher Chung
推荐理由：这篇论文提出了ARIADNE，一个不用训练就能自动为输入选对适配器的方法，在Llama 3.2上恢复了97%的上界性能，比现有路由方式更灵活。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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