arXiv · cs.AI· Ashutosh Hathidara·· 11 小时前
LLM智能体学习预测自身失败的结果导向置信度校准方法
Can an Agent Learn to Predict Its Own Failure? Outcome-Grounded Confidence Calibration in LLM Agents
arXiv:2610.18614v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Ashutosh Hathidara
研究任务与主要进展
Ashutosh Hathidara提出一种面向LLM智能体的置信度校准方法，在GRPO和离线强化学习中用多步任务最终成功与否监督每一步的置信度。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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