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本文提出了一种框架,通过聚合规则传播局部后验事件,在一次性联邦贝叶斯模型中部署一致安全证书,特别针对联邦平均算法。
本文提出了一种面向Agentic RAG系统的贝叶斯不确定性传播框架,并在使用GPT模型的多跳问答基准上进行了评估,显示出在工业决策支持中监控可靠性的潜力。
本文介绍了HawkesLLM,一个通过结合用于时间影响和记忆选择的多变量Hawkes过程与用于文本生成的语言模型,对多步骤智能体文本模拟中的语义不确定性传播进行建模的框架。在GDELT新闻级联案例研究上的评估表明,在紧凑的提示-记忆约束下,后期语义对齐得到了改善。