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本文提出了一种针对LLM作为评判系统的基于边际的置信度排序方法，通过学习专用估计器来确保置信度与人类分歧风险之间的单调性，具有泛化保证，并在多个数据集上提高了排序准确性。
本文提出一种元认知框架，将LLMs中的监控与推理分离，利用解决前的已知感（feeling-of-knowing）和解决后的学习判断（judgment-of-learning）信号来控制何时信任、重试或聚合答案，在不更新参数的情况下提升文本、代码和多模态基准测试的准确率。