uncertainty-propagation

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。