视觉大模型 / VLM

Uncertainty-Aware Sequential Decision Rules for Event-Triggered LLM Invocation in Streaming Systems

流系统中事件触发大语言模型调用的不确定性感知序贯决策规则

Zhaohui Wang

机构 * Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究流系统中何时调用大语言模型的问题，将其转化为基于风险的序贯停止问题，证明了相关理论结果。通过在涡轮风扇退化数据上的实验，验证假设、比较基线，得出次线性遗憾、高诊断质量等结论，表明异常分数驱动的风险函数更优。

Comments 18 pages, 5 figures. Accepted to the ECML PKDD 2026 Research Track

Designing Safety-Constrained LLM Systems for Public Health Information Access

设计用于公共卫生信息访问的安全约束大语言模型系统

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对公共卫生信息访问，尤其是母婴健康资源导航，设计实现安全约束大语言模型系统。采用多层架构，含领域受限RAG等，通过可控数据管道确保回复基于精选资源。经场景验证，系统安全约束执行一致、性能稳定，为相关领域部署LLM系统提供指导。