LLM 函数调用的不确定性量化

苹果研究提出 LLM 函数调用的不确定性量化方法，提升工具使用可靠性。

• LLM 函数调用错误可能导致不可逆后果，如转账或删除数据。
• 不确定性量化（UQ）方法可评估模型对函数调用正确性的置信度。
• 在执行前考虑置信度，可避免低置信度操作带来的风险。
• 该研究为 LLM 安全自主决策提供了理论基础。
• 看点：不确定性量化是 LLM 可靠落地的关键，苹果的探索可能推动行业标准。