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该论文提出了一种可审计的生物医学文本分类可靠性层，该层使用确定性拼写纠正来处理OCR伪影，通过在不确定时拒绝编辑来提升分类器性能并确保安全性。
在经历智能体逃逸事件后，Aimee平台进行了全面革新，推出了强调治理、可审计性与可观测性的新型管控框架，同时深刻认识到失败对于推动AI智能体学习进程而言是不可或缺的一环。
本文介绍了一种生产级框架，利用大语言模型将自然语言定价策略转换为旅游定价的可执行决策，在实际部署中实现了显著的效率提升和可审计性。
本文提出了一种可审计的、用户可配置的基于规则的方法，用于辩论投票中的论点选择。通过模拟证明，该方法在性能上与不透明的学习排名器相当，同时提供了更高的透明度和个性化。
本文研究了AI系统中放弃行动策略的忠实推理问题，发现存在一种权衡：直接策略能获得更高的决策质量但缺乏可审计的推理，而推理策略则以较低性能为代价提供监督。
本文介绍了本体信任和RGE，一种在线监控器，它沿角色、目标和证据分解信任，以检测长期代理中的任务漂移。RGE在跨域基准测试中表现优于基线，具有高漂移F1分数，同时保持良性覆盖。
介绍了受治理的持久记忆（GPM），一种用于可审计长时程智能体记忆的双时态状态转换模型，具有源绑定语义和故障封闭释放，并在基准测试和密封评估上得到验证。
本文介绍了AWARE-FX，一个可审计的AI/NLP决策支持系统，可从年度报告中提取并对企业外汇套期保值披露进行评分，并在24,909个香港公司年度样本上进行了FinBERT、ModernBERT和Qwen3-8B的对比评估。
本文介绍了TraceCoder，一个代码生成系统，它在片段粒度上记录并可视化AI生成代码的修复历史，从而实现对基于LLM的编码智能体的可解释、可审计的审查。
Yohei Nakajima 观察到，社会多次通过不可变日志解决了可审计的大规模协作问题，并从开源（git）、会计、医学、航空、核基础设施和科学研究中找到了相似之处。他认为这种模式适用于长期运行的AI代理问题。
本文探讨了设计LLM控制框架的原则，旨在使其直观、透明且精简，借鉴Unix哲学以减少认知负荷并提高可靠性。
本文介绍了TRACE（Typed Reasoning And Commitment Evidence，类型化推理与承诺证据），这是一种带类型和版本号的模式，用于记录代理系统中的推理轨迹，以实现可审计性并提升推理质量。文中定义了参考写入器、测量机制和消费者契约，并通过两个实例说明了该方法。
本文介绍了面向LLM代理的假设演化协议（HEP），该协议使假设生成、测试和信念更新变得明确且可审计。在材料科学任务上的实验表明，配备HEP的代理能够泛化到不同研究问题，并且随着基础LLM能力的增强而变得更有效。
文章认为，在AI代理被广泛部署之前，它们需要可验证的身份和可审计性，以确保信任和问责。国际电信联盟（ITU）正在为此制定国际标准。
介绍了一种约束工程方法，用于构建可审计的企业级LLM代理，通过将确定性行为转移到代码、模式和验证工件中，并在韩国企业数据上通过故障注入和模型替换测试进行了演示。
本文探讨了AI代理工作流如何重新引入软件工程在可重复性、可审计性和状态管理方面的挑战，这些挑战此前已通过版本控制、CI/CD和静态代码实践得以解决，同时提到了GitHub的Agentic Workflows和git原生方法等新兴解决方案。
文章认为，智能体系统中的人机协同应从模糊的审批转向明确的、可审计的、每步签署的决策记录，包含详细证据、数据载荷、幂等键、回滚路径和职责归属。文章强调了批准黑箱故事而非具体操作的危险性。
介绍SemantiClean，一个模块化框架，用于从电子商务会话数据中提取结构化语义信号，驱动可插拔推理目标（购买意图、客户细分、产品亲和力），同时优先考虑可审计性和结构透明度而非纯粹的准确性。