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H‑Risk 控制與幻覺校準穩定性

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H‑Risk 與閉環穩定性:從控制理論解析大型語言模型的幻覺與誤校準

研究從控制理論角度檢視幻覺現象,將康德認知架構比作反饋穩定機制。作者提出H‑Risk複合指標衡量閉環條件數與靈敏度,並在線性高斯系統與大型語言模型實驗中發現:結構性脆弱會導致過度自信和錯誤產生,對校準與幻覺診斷具實務啟示。並指向可選擇性降低過度自信的診斷與修正方向。

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Go 與 MCP 可點擊全文抓取來源驗證

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web-researcher-mcp:以 Go 與 MCP 實作可點擊來源與全文擷取

面對人工智慧捏造來源的挑戰,此工具讓使用者限定可信網站作為檢索範圍,能擷取全文並回傳可點擊引用連結。它支持多家搜尋供應者與多種檢索鏡頭,有助提升研究可驗證性並減少對封閉合成結果的依賴。專案以MIT授權釋出,使用Go開發並包含數項預設工具與擴充選項,旨在把研究流程回歸到可追溯的來源。

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