arXiv cs.AI· Xiaoyang Wang, Tianrui Wang, Christopher C. Yang·· 4 小时前AI 评分43
一致却错误：ProbeGuard 基于医疗 LLM 共识形成过程实现认证式弃权
Unanimously Wrong: Certified Abstention from How Medical LLM Consensus Forms
AI 导读
ProbeGuard 提出一种认证式弃权框架，按医疗 LLM 共识的形成过程而非最终一致性来决定是否弃权，在 MedQA 上 13.4% 的全票一致答案是错的。过程特征将正确与错误共识的区分度从随机水平提升到 0.696 AUROC，认证规则以 9.0% 的观测选择性风险回答六成全票层问题，域内校准数据积累后达九成。
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