HIVE：带置信度的开源研究工具

大家好！2026 年至今，我一直在迭代和改进一个我设计的研究系统，它帮助我筛选出那些 LLM 们一致同意、但可能并不正确的内容，并为输出提供实际的置信值，这样我就不会陷入由幻觉造成的无尽兔子洞。这个研究系统叫做 HIVE，即 Hive Inspired Virtual Entity（受蜂巢启发的虚拟实体）。当你提出一个问题时，九个 forager 会从不同角度切入，比如风险、证据、历史、伦理等，并且它们都能看到彼此的工作成果，且完全可配置。一个 queen（蜂后）会写出一份裁决，并说明它在多大程度上同意这些结论。共享记忆（comb，蜂巢）负责处理所有发现，后续运行可以在此基础上继续构建，而 guard bees（护卫蜂）则确保任何保证不会在实际上只是未知或假设的情况下被误用。**重要提醒**：如果问题只有一个正确答案，请不要使用这个系统，直接向 LLM 提问即可。本系统专为筛选模糊和相互冲突的信息而设计，依靠通过 unpaywall 和 DOI 检索的已验证白皮书来建立诚实性和保证。要在本地运行：ollama pull qwen3.6:35b-a3b-q4_K_M，然后 chb ask "你的问题" --profile local-fast。较小的模型在处理整个指挥链和工具调用流程方面还不是很可靠，我目前正在改进这一点。特别是 4b 和 8b 模型，表现还比较粗糙。本系统在一台配备 64GB 内存的 M1 Max 上设计、构建和测试。感谢大家花时间阅读！