U-Space：揭示语言模型中不确定性何时以及为何产生
这项研究提出 U-Space，这是一种用于测量和解释语言模型中不确定性变化的低维子空间。该方法借助表示怀疑与确定性的语义锚点，生成逐 token 的不确定性图，并汇总为置信度分数。它不需要正确性标签、重复生成或额外训练。在推理基准测试中，该分数在标准评估和控制输出长度的评估中均优于既有基线，且比监督式估计器具有更可靠的迁移能力。
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