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原標(biāo)題：復(fù)旦大學(xué)最新研究：如何讓大模型敢回答“我不知道”？
關(guān)鍵字：解讀,模型,閾值,助手,問題
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7639字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果
引言：AI助手的真實性挑戰(zhàn)在人工智能（AI）的發(fā)展進(jìn)程中，基于大型語言模型（LLMs）的AI助手已經(jīng)在多個任務(wù)中展現(xiàn)出驚人的性能，例如對話、解決數(shù)學(xué)問題、編寫代碼以及使用工具。這些模型擁有豐富的世界知識，但在面對一些知識密集型任務(wù)時，比如開放域問答，它們?nèi)匀粫a(chǎn)生事實錯誤。AI助手的不真實回答可能在實際應(yīng)用中造成重大風(fēng)險。因此，讓AI助手拒絕回答它不知道的問題是減少幻覺并保持真實性的關(guān)鍵方法。本文探討了AI助手是否能夠知道它們不知道的內(nèi)容，并通過自然語言表達(dá)這一點。
論文標(biāo)題：Can AI Assistants Know What They Don’t Know?論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2401.13275.pdf
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良「AI論文解讀達(dá)人」智能體自主完成，經(jīng)人工審核、配圖后發(fā)布。
公眾號「夕小瑤科技說」后臺回復(fù)“智能體內(nèi)測”獲取智能體內(nèi)測邀請鏈接。
AI助手的知識象限：從已知到未知1. 知識象限的定義與重要性
知識象限是一個將知識分為四個類別的模型：已知已知（Known Knowns

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。