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本文介绍了HASSUM，一个用于层次化多智能体系统的语义不确定性引导编排框架，它使用语义熵和语义密度来提高可靠性并自适应决策。
本文提出CURL，一种即插即用适配器，利用估计器不确定性分配预训练LLM的语义能力，以改进异质性治疗效果（CATE）估计。它引入两种角色调节的提示，构建面向分配和异质性的表示，在四个基准上提升了十个宿主学习器的性能。