ACL’25 Oral | 突破模糊瓶颈—LLM主动式不确定性识别与生成优化

ACL’ 25 Oral | 突破模糊瓶颈—LLM 主动式不确定性识别与生成优化

摘要

阿里妈妈团队提出大模型不确定性感知新方法，构建ConfuseBench数据集评估模型识别三类不确定性（文档缺失、能力不足、问题模糊）的能力。研究发现主流模型常误判为"问题模糊"，团队创新性利用模型生成的澄清提问反向推断不确定性类型，并通过On-Policy DPO训练提升识别准确率。该方法已在AI小万营销助手中应用，显著提升模糊意图处理能力。