LegalHalluLens представляет рамку для аудита галлюцинаций ИИ в правовых контекстах, анализируя профили галлюцинаций при вводе по четырём категориям утверждений. Оно выявляет разрыв в 38-40 баллов между утверждениями о обязательствах/числовых и временных утверждениях, и показывает, что две системы с одинаковыми показателями 52% галлюцинаций могут иметь противоположные направления риска. Рамка использует Индекс направления риска и калиброванные дебатные потоки для снижения выявления фальшивых утверждений на 45% и повышения ответственности при внедрении правового ИИ.
LegalHalluLens: аудит галлюцинаций в правовом ИИ
LedgerAgent: структурированный статус для агентов вызова инструментов, соблюдающих политику
LedgerAgent вводит структурированный журнал для поддержания состояний задач отдельно в агентах вызова инструментов. Он превращает состояния в промпты и обеспечивает соблюдение политических ограничений до выполнения инструмента, что снижает нарушения политики и улучшает производительность в областях обслуживания клиентов.
LedgerAgent: структурированный статус для агентов вызова инструментов, соблюдающих политику
LedgerAgent вводит структурированный журнал для поддержания состояний задач отдельно в агентах вызова инструментов. Он превращает эти состояния в промпты и обеспечивает соблюдение политических ограничений до выполнения инструмента, что снижает нарушения политики и улучшает производительность в областях обслуживания клиентов.
Анализ траекторий раскрывает структуру навыков, но не улучшает политики
Трехэтапный пайплайн извлекает библиотеки навыков из данных взаимодействия с интерфейсом, достигая высокой чистоты в пяти из восьми кластеров по сравнению с метками InteraSkill. Однако метод лишь слегка улучшает точность навыков-шагов на IW и не улучшает производительность на BrowseComp+ или ключевые метрики, что указывает на ограниченность переноса политики между доменами.
LegalHalluLens: аудит халлюцинаций в правовых ИИ
LegalHalluLens представляет рамку для аудита халлюцинаций ИИ в правовых контекстах, анализируя профили халлюцинаций при вводе по четырём категориям утверждений. Оно выявляет разрыв в 38-40 баллов между утверждениями о обязательствах/числовых и временных утверждениях, и показывает, что два системы с одинаковыми показателями 52% халлюцинаций могут иметь противоположные направления риска. Рамка использует индекс направления риска и калиброванные дебатные потоки для снижения выявленных халлюцинаций на 45%, предоставляя практические диагностики для надежного внедрения правового ИИ.
SkillWeaver: Составная маршрутизация навыков для агентов на основе языковых моделей
SkillWeaver вводит рамку декомпозиции-получения-составления для агентов на основе языковых моделей, формализующую проблему составной маршрутизации навыков. Он достигает точности декомпозиции на уровне 67,7% с помощью итеративной декомпозиции с учетом навыков (SAD), улучшая результат с 51,0% с p-значением менее 10^-6, и снижает использование окна контекста более чем на 99%.