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ICML

International Conference on Machine Learning · 会议 · Machine Learning

2026-07-15 至 2026-07-15 共收录 2 篇

2607.12767 2026-07-15 cs.AI 新提交

Accuracy and Normalized Accuracy under Length Bias: Analysis, Guidelines, and a Bayesian Alternative

长度偏差下的准确率和归一化准确率：分析、指南及贝叶斯替代方法

Koen Oostermeijer

AI总结多项选择基准测试存在长度偏差，常见归一化方法常过度校正。本文分析评分规则，引入贝叶斯准确率，它能消除线性长度效应，可直接替代似然评估，无需额外前向传递，在多场景下长度偏差更低。

Comments Accepted at ICML 2026

2607.12650 2026-07-15 cs.LG cs.AI cs.CY cs.SE 新提交

基于证据的可验证智能推理：通过工具验证内核证明消除经验推理中语言模型幻觉的途径

Junyu Ren

AI总结研究旨在消除语言模型经验推理中的幻觉，提出基于Lean 4的EG-VAR工具调用架构，通过工具验证公理等生成可验证声明，经实验在数值推理等测试中表现良好，定位为高风险经验声明的技术治理接口，可审计相关条件并转化错误为审计目标。

Comments Accepted at the ICML 2026 TAIGR workshop. System name: EG-VAR