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MICE: 用于校准工具代理的模型内部置信度估计
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的模型内部置信度估计器（MICE），用于校准工具使用代理的置信度。MICE通过解码语言模型的中间层来评估置信度，显著提高了工具调用的效率和置信度，具备高样本效率和零次泛化能力，适用于不同风险场景。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的模型内部置信度估计器（MICE），用于校准工具使用代理的置信度。
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MICE通过解码语言模型的中间层来评估置信度。
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研究发现，MICE在工具调用的效率和置信度上显著优于现有基线。
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MICE具备高样本效率和零次泛化能力，适用于不同风险场景。
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良好的置信度校准可以帮助权衡潜在行动的风险与收益。
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