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提出逐步置信归因（SCA），一个无需内部访问即可为黑盒大语言模型的推理轨迹分配逐步置信度的框架，利用信息瓶颈原理区分合法变异性与错误。实验表明，SCA能可靠地识别低置信度步骤，并将自纠正成功率相比答案级别反馈提升高达13.5%。
本文为视觉-语言-动作（VLA）模型引入了一种信息瓶颈适配器（IB-Adapter），旨在提升模型在未见过的视觉干扰下的鲁棒性，且无需额外数据，在极小的参数开销下实现了高达30%的性能提升。