摘要
针对大模型单次前向传播存在幻觉且不可靠的问题,本文提出 Maestro Order,一种模型无关的编排框架。该框架通过分解、集成、验证和递归四种结构原语,结合感知预算的控制器,将不可靠的求解器转化为可靠系统。控制器根据单位成本的边际可靠性动态分配计算资源。蒙特卡洛模拟表明,验证机制能几何级提升可靠性,而智能控制器能以极低成本达到目标可靠性,优于单纯投票机制。
AI 推荐理由
提出基于分解、集成、验证和递归的结构化原语,核心解决任务编排与规划可靠性问题。
研究机构
Maarifno Osnua
论文信息