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Supervision métacognitive(MCM)
Conscience de soi et suivi de la qualité et du niveau de confiance du raisonnement
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- L'agent suit la qualité de son propre raisonnement, ses niveaux de confiance et ses lacunes de connaissance, puis ajuste sa stratégie ou demande des précisions en fonction de cette auto-évaluation.
- Quand l'utiliser
- Décisions à fort enjeu, où de mauvaises réponses causent un préjudice réel et où des vérifications de confiance intermédiaires peuvent déclencher une collecte de données supplémentaire ou une revue par un expert.
- Vigilance
- Les estimations de confiance corrèlent souvent mal avec la précision réelle : des agents trop sûrs d'eux sautent les vérifications nécessaires malgré une certitude auto-déclarée élevée.
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Supervision métacognitive: Vue d’ensemble
Conscience de soi et suivi de la qualité et du niveau de confiance du raisonnement
- Reasoning quality assessment
- Confidence estimation
- Knowledge gap detection
- Strategy effectiveness monitoring
- Adaptive reasoning adjustment
- Error anticipation
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Teaching Large Language Models to Self-Debug (Chen et al., 2023)arXiv:2304.05128
- Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)arXiv:2303.17651
- Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)arXiv:2212.08073
- LangChain Self-Correction Patterns
- DSPy Official Documentation
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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