我们尝试了五种缺失数据插补方法：最简单的方法赢了（某种程度上）

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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。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。

MICE: 用于校准工具代理的模型内部置信度估计
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