[论文推荐]慢思考提升大语言模型的置信度校准能力
talkingdev • 2025-05-22
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最新研究表明，通过延长思维链推理过程（Extended chain-of-thought reasoning），大型语言模型（LLMs）能够显著提升其置信度校准能力。这项发表在arXiv预印本平台的研究（编号2505.14489v1）揭示了传统即时响应模式下LLMs存在的置信度虚高问题，而系统性慢思考方法可使模型更准确地评估自身回答的可信度。该技术突破对医疗诊断、法律咨询等高风险应用场景具有重要价值，通过量化不确定性来提高AI决策的可靠性。研究者采用多步验证机制，使模型在复杂问题求解时能动态调整置信水平，这种元认知能力的提升标志着LLMs向更接近人类认知模式迈进了一步。