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MARGIN：多智能体基础模型协同的运行时置信度校准
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Multiagent Systems 频道发布一手论文，提出 MARGIN（Multi-Agent Runtime Grading via Incremental Normalisation），一种面向多智能体基础模型协同场景的运行时置信度校准方法。该方法可从观测到的答案结果中学习各模型特定的置信度修正，无需重新训练模型或预留校准集。目前公开信息仅包含该论文摘要要点，尚无后续验证、复现或应用报道。
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最新进展10月9日 12:00
arXiv 发布 MARGIN 论文，提出无需重训练或校准集的运行时置信度校准方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Multiagent SystemsMARGIN：多智能体基础模型协同的运行时置信度校准
论文提出 MARGIN（Multi-Agent Runtime Grading via Incremental Normalisation），一种运行时校准方法，可从观测到的答案结果中学习各模型特定的置信度修正，无需重新训练模型或预留校准集。
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