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研究提出Proxy Confidence方法审计黑盒LLM智能体置信度
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AI 综述
2026年10月，研究人员提出了一种无需额外训练的“Proxy Confidence”方法。该方法利用低成本开源替代模型的对数概率，在黑盒大语言模型智能体执行工具调用时进行并行置信度审计。测试结果显示，在困难编码任务中，该方法的AUROC达到了0.825，显著高于执行模型自身0.598的自述置信度，为黑盒智能体的可靠性评估提供了新的有效途径。
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最新进展10月6日 12:00
研究提出利用开源模型对数概率的Proxy Confidence方法，用于黑盒智能体置信度审计。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv 人工智能利用代理模型对数概率审计黑盒大语言模型智能体
研究人员提出无需额外训练的 Proxy Confidence 方法，利用低成本开源替代模型的对数概率在黑盒大语言模型智能体执行工具调用时进行并行置信度审计。在困难编码任务中该方法 AUROC 达到 0.825，远高于执行模型自身的自述置信度 0.598。
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