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文章认为AI助手应该清晰地传达不确定性，以防止在关键决策中出现错误信息，但对诸如来源链接或明确免责声明等有效方法提出疑问，而非使用虚假的置信度分数。
文章指出，AI金融智能体拒绝给出最终答案时，仍可能通过编造辅助信息而产生幻觉，引发对此是否构成不确定性评估失败的思考。
作者批评AI研究工具对微弱信号过于自信，赞扬Komo AI的快速发现和附带来源的摘要，但强调需要更好地处理不确定性和矛盾。他们描述了一种工作流程，将发现、验证和结构化检查分散到多个AI工具中。
本文提出了基于直觉模糊图嵌入的多视图学习随机向量函数链接模型（IFGRVFL-MV），该模型融合了直觉模糊集、图嵌入和多视图学习，以提高分类精度和对异常值的鲁棒性。在基准数据集上的实验表明，IFGRVFL-MV优于现有模型。
本文研究了大型语言模型如何适应检索信息的确定程度，指出了其在处理不确定性方面的系统性局限。论文提出了一种交互策略，在不修改模型权重的前提下，将顺从错误降低了 25%。