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Provable Limits and Certified Deferral for Verbalized Uncertainty in Small Language Models
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Research proves small language models cannot reliably defer to humans using verbalized confidence alone, even with calibration techniques.
- Warum es zählt
- Engineers deploying small models offline or in cost-sensitive settings need to know when deferral to humans is mathematically safe.
- Achtung
- Only three of twenty-two model-task pairs achieved certified safe autonomy at twenty percent risk; results assume independent and identically distributed deployment.
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- language model
- rag
- eval
Die Patterns dahinter
- Uncertainty Quantification
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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