模型无关可审计决策Agent协议提出
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模型无关可审计决策Agent协议提出
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AI 综述
Jing Liu等作者提出一种模型无关的五阶段闭环Agent协议，将决策形式化为五阶段闭环，并以“候选×证据矩阵”证伪协议强制执行，用于可审计的假设驱动决策。 作者在TCMEval-SDT中医辨证基准（200例）上测试后称，约束大语言模型完成可审计决策任务的是输出纪律与推理结构，而非模型能力本身：两年模型扩展仅使零样本分数变动-0.03至+0.08。该结论来自作者自身的基准测试。 该协议与测试结果以预印本形式发布，尚未见其他独立验证。
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最新进展10月15日 12:00
输出纪律决定下限：一种模型无关的智能体协议，用于可审计的假设驱动决策报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI输出纪律决定下限：一种模型无关的智能体协议，用于可审计的假设驱动决策
在 TCMEval-SDT 中医辨证基准（200 例）上，约束大语言模型可审计决策任务的是输出纪律与推理结构，而非模型能力本身：两年模型扩展仅使零样本分数变动 -0.03 至 +0.08。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。