论文评估LLM上下文贝叶斯推理能力
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论文评估LLM上下文贝叶斯推理能力
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AI 综述
Linus Filbry 等作者在 arXiv 发布论文，系统评估 LLM 在上下文中的贝叶斯推理能力，包括模型内部一致性和恢复外部给定后验分布的表现，发现 LLM 更新信念时通常违反贝叶斯法则。 但配备推理能力与代码执行工具后，性能大幅提升，甚至可近似解析上不可解的后验。作者称当前具备工具的 LLM 已可用于科学发现中的复杂信念更新。
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最新进展10月23日 12:00
From Prompts to Posteriors：LLM 智能体能否在上下文中进行贝叶斯推理？报道时间线
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10月23日
- arXiv cs.AIFrom Prompts to Posteriors：LLM 智能体能否在上下文中进行贝叶斯推理？
一项 arXiv 研究系统评估了 LLM 的贝叶斯推理能力，包括内部一致性和恢复外部后验分布的表现，发现 LLM 在上下文中更新信念时通常违反贝叶斯法则。但配备推理能力与代码执行能力后，性能大幅提升，甚至可近似解析上不可解的后验。研究表明当前具备工具的 LLM 已可用于科学发现中的复杂信念更新。
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