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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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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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LatestOct 9
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。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 9, 2026
  1. arXiv · Multiagent Systems
    MARGIN：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。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.