arXiv 自然语言处理· Tobias Braun, Nils Loose, Alexander Herzog, Virginia Ceccatelli, Marcus Rohrbach, Thomas Eisenbarth, Lorenzo Cavallaro·· 4 小时前AI 评分41
U-Space：揭示大语言模型何时及为何产生不确定性
U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises in Language Models
AI 导读
研究人员提出 U-Space 与 U-Lens，使大语言模型推理过程中演化的不确定性变得可测量且可解释。该方法通过疑问与确定性语义锚点构建残差空间正交基，直接生成 token 级不确定性映射或标量分数，无需标注、重复生成或额外训练。在推理基准测试中，其置信度分数在标准及长度控制评估下均优于既有基准，迁移能力更可靠。
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