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Visión editorial Tramo Uno
Error de calibración estable en modelos de lenguaje grandes: una visión práctica de los errores de alta confianza
arXiv:2608.13591v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los errores de alta confianza en modelos de lenguaje grandes a menudo se tratan como evidencia de una inferencia interna frágil. Estudiamos una posibilidad diferente: una mala calibración estable, donde una respuesta incorrecta segura permanece localmente estable bajo pequeñas perturbaciones. Combinamos dos diagnósticos: una puntuación de auditoría a nivel de salida con reconocimiento de etiquetas
Por qué importa para Chile y Latam
Lectura Tramo Uno: los cambios en IA suelen trasladarse a costos, empleo y competencia en la región; vale evaluar impacto en estrategia digital local.
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