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PRISM是一个闭环框架，将提示工程视为企业对话式AI的持续可靠性问题。它自动执行测试生成、模拟、评估和修复，实现了99%的可靠性，并将编写时间从几天缩短到几分钟。
本文研究了增量决策树集成中的分歧漂移检测方法，发现在神经网络中有效的方法在树集成中表现不如基于损失的检测器，原因是模型塑性有限。
本文探讨了在智能体工作流中衡量“未声明意图开销”的方法，通过量化超出声明意图范围的计算Token消耗，揭示诸如行为漂移与偏离任务执行等行为成本。
# 论文页面 - 几何金丝雀：通过表征稳定性预测可操控性与检测漂移 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.17698](https://huggingface.co/papers/2604.17698) ## 摘要 几何稳定性指标既能预测语言模型的可控性，也能检测其结构退化；其中监督版在操控预测上表现优异，无监督版在漂移检测上更胜一筹。