大模型对齐与安全

Uncertainty Quantification for Machine Learning: One Size Does Not Fit All

机器学习中的不确定性量化：一大小并不适合所有

Paul Hofman, Yusuf Sale, Eyke Hüllermeier

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种灵活的不确定性度量方法，适用于不同任务和场景，强调根据具体应用定制不确定性量化的重要性。