多輪對話

深度分析

BALAR：以貝氏外迴路與互信息選題驅動 LLM 的多輪主動推理

面對含糊或缺失資訊的多輪互動場景，研究團隊提出 BALAR（Bayesian Agentic Loop for Active Reasoning），一套免訓練的貝氏外迴路，讓指令式大型語言模型能在推理過程中維護結構化的隱含狀態、以最大化互信息選擇釐清問題，並在必要時動態擴展狀態表示。