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Directional Concentration Uncertainty: A representational approach to uncertainty quantification for generative models

方向性集中不确定性：一种代表方法用于生成模型的不确定性量化

Souradeep Chattopadhyay, Brendan Kennedy, Sai Munikoti, Soumik Sarkar, Karl Pazdernik

机构 * Department of Mechanical Engineering, Iowa State University, Ames, IA, USA（机械工程系，爱荷华州立大学） ； Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA（太平洋西北国家实验室） ； Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（统计系，北卡罗来纳州立大学） 纠错

专题命中 其他Agent ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出方向性集中不确定性（DCU）方法，通过基于vMF分布的嵌入集中度量化，提升生成模型的不确定性量化性能，并在多模态任务中展现良好泛化能力。