University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Agentic Uncertainty Reveals Agentic Overconfidence

代理不确定性揭示代理过度自信

Jean Kaddour, Srijan Patel, Gbètondji Dovonon, Leo Richter, Pasquale Minervini, Matt J. Kusner

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Mila - Québec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

AI总结 研究发现AI代理在任务执行前后对自身成功率的预测存在过度自信，且执行前的低信息评估比执行后的回顾更有效，对抗性提示能提高预测准确性。

The Representational Geometry of Number

数字的表征几何

Zhimin Hu, Lanhao Niu, Sashank Varma

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本研究通过语言模型探讨数字表征的几何结构，发现任务特定表征可通过线性映射在不同子空间间转换，揭示了共享结构与功能灵活性的平衡机制。

Same Answer, Different Representations: Hidden instability in VLMs

相同答案，不同表示：VLMs中的隐藏不稳定性

Farooq Ahmad Wani, Alessandro Suglia, Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Wai-Chung Kwan, Fazl Barez, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Pasquale Minervini

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； i3S（i3S研究所） 纠错

AI总结 本研究揭示了视觉语言模型中隐藏的不稳定性，通过引入新的评估框架发现模型在内部表示漂移、鲁棒性与决策边界等方面存在显著问题。

CLaRa: Bridging Retrieval and Generation with Continuous Latent Reasoning

CLaRa：通过连续潜在推理弥合检索与生成

Jie He, Richard He Bai, Sinead Williamson, Jeff Z. Pan, Navdeep Jaitly, Yizhe Zhang

机构 * Apple（苹果公司） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 CLaRa通过连续潜在推理框架实现检索与生成的统一优化，提升压缩和重排性能，优于现有基线方法。