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ACL当前估计器的可靠性和稳健性：对 LLMs 的事实置信度
大型语言模型的事实准确性不可靠，为了解决这个问题，自然语言处理研究人员提出了一系列技术来估计模型对事实的置信度。然而，由于缺乏系统性的比较，不清楚不同方法之间的差异。为了填补这一空白，我们提出了一个调查和实证比较事实置信度估计器的实验框架，
PDF15 days ago
LLM 对幻觉是否有了解？LLM 隐藏状态的实证研究
大型语言模型 (LLMs) 可能会产生虚假答案，本研究旨在探讨 LLMs 是否知晓此虚假现象，并研究其反应和程度。通过实验框架检查 LLM 在回答问题和产生虚假回答时的隐藏状态差异，并得出实证发现发现，LLMs 在处理真实回答和虚假回答时有
PDF5 months ago
击键验证挑战（KVC）：生物特征和公平性基准评估
通过新的实验框架和公平度指标，基于键盘动力学的生物特征验证的绩效和公平性得到了提升并通过实验证明其可行性。
PDF8 months ago
肉体化如何影响人类对计算创意的感知？实验研究框架
通过一个实验性框架和相关建议，在研究人类对计算创造性的知觉时识别计算创造性中人认为是重要的因素（如体现）对创造性评估的影响。
PDF2 years ago
视觉任务的类增量学习算法综合研究
该论文在构建一个统一的概念和实验框架中，研究了解决神经网络过度拟合的方法，描述了增量学习算法的六个重要属性，探讨了过去样本选择的效用，并提供了可重现性的开源存储库。
PDF4 years ago