摘要记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应，但跨数据集不稳定，且更依赖可迁移的行为指导。
这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。
- 分析与理论arXiv 2609.31857
LLM Judge 验证在稀疏重叠下的问题：从推理到设计
分析稀疏重叠下 LLM judge 与人类一致性的验证误差并规划重叠分配
- arXiv
- 2609.31857
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 组件护栏与评审
摘要稀疏重叠主导 judge 验证的错误决策。
这篇工作研究标注重叠很稀时，怎样验证 LLM judge 是否足以替代人类，并规划重叠该留多少、怎么分配。。部署前的标准做法是在校准集上比较 judge 与人类的一致性。
已经到底了