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测试时的“下注式思考”减少了大语言模型智能体的迎合性修改

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-10-26 缓存

论文提出 Thinking-in-Bets，一种无需训练的方法，让 LLM 代理在读取用户反馈前先记录已验证的主张与置信度，从而在被挑战时减少错误反转和不必要的修改，同时保持准确性。

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