本研究提出了一种新校准方法，通过在大型语言模型中添加[IDK]标记，明确表达不确定性，从而减少生成文本中的错误预测，并对知识编码的影响较小。

研究探讨了AI模型在图像识别中的错误预测，通过“导师”模型和SuperMentor“预言者”模型，实现了78%的错误预测准确率，为未来AI模型行为的预测和修正提供了新思路。

该研究改进了预训练语言模型在否定解析方面的评估缺陷，并发现roberta-large模型仍存在错误预测，需要改进。

通过使用双向长短期记忆网络和环境信息，可以检测需要引用的句子。构建了一个比以前数据集大数个数量级的新数据集，在标准数据集和新数据集上表现出很高的性能。使用可解释的模型揭示了促进和抑制引用的特定语言的运用。检查了模型的错误预测，并发现了人类引用行为和来源数据中的系统性错误。提供了新数据集、代码和基于网络的工具给社区。

本文介绍了两种基于人工智能的方法，用于预测 Java 类存在错误的概率。实验结果表明，集成人工智能模型的性能优于单个模型，提高了错误预测结果的可靠性。