SELFDOUBT

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SELFDOUBT 框架：透過分析推理鏈 HVR 指標，實現低成本的 LLM 不確定性量化

研究人員提出 SELFDOUBT 框架，透過分析推理鏈中的「對沖-驗證比」（HVR）與行為訊號，解決推理型 LLM 的不確定性量化問題。該方法無需多次採樣或存取內部參數，能以極低成本地讓 AI 知道自己不知道，大幅提升推理型 AI 在實際部署時的可靠性與成本效益。