:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	He, Jianfeng, Yang, Runing, Yu, Linlin, Li, Changbin, Jia, Ruoxi, Chen, Feng, Jin, Ming, Lu, Chang-Tien
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2406.17274
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Uncertainty Estimation on Sequential Labeling via Uncertainty Transmission
von: He, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

InternalInspector $I^2$: Robust Confidence Estimation in LLMs through Internal States
von: Beigi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMs Can Plan Only If We Tell Them
von: Sel, Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Don't Go To Extremes: Revealing the Excessive Sensitivity and Calibration Limitations of LLMs in Implicit Hate Speech Detection
von: Zhang, Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can We Trust LLM Detectors?
von: Sandhan, Jivnesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-REVal: Can We Trust LLM Reviewers Yet?
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Comparative Study of Quality Evaluation Methods for Text Summarization
von: Nguyen, Huyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Deceptive Power of LLM-Generated Fake News: A Study of Real-World Detection Challenges
von: Sun, Yanshen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DUAL: Diversity and Uncertainty Active Learning for Text Summarization
von: Giouroukis, Petros Stylianos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TCMD: A Traditional Chinese Medicine QA Dataset for Evaluating Large Language Models
von: Yu, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can We Trust LLMs on Memristors? Diving into Reasoning Ability under Non-Ideality
von: Wu, Taiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Time to REFLECT: Can We Trust LLM Judges for Evidence-based Research Agents?
von: Wang, Leyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comprehensive Manuscript Assessment with Text Summarization Using 69707 articles
von: Sun, Qichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MDSEval: A Meta-Evaluation Benchmark for Multimodal Dialogue Summarization
von: Liu, Yinhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs
von: Xiong, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Systematic Survey of Text Summarization: From Statistical Methods to Large Language Models
von: Zhang, Haopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Can We Trust LLM Graders? Calibrating Confidence for Automated Assessment
von: Ferrer, Robinson, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can We Trust LLMs? Mitigate Overconfidence Bias in LLMs through Knowledge Transfer
von: Yang, Haoyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Can We Trust LLMs in Mental Health? Large-Scale Benchmarks for Reliable LLM Evaluation
von: Badawi, Abeer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Dimensional Evaluation of Text Summarization with In-Context Learning
von: Jain, Sameer, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Role of Summary Content Units in Text Summarization Evaluation
von: Nawrath, Marcel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking LLM Evaluation: Can We Evaluate LLMs with 200x Less Data?
von: Wang, Shaobo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enriching and Controlling Global Semantics for Text Summarization
von: Nguyen, Thong, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Survey of Query-based Text Summarization
von: Yu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

End-to-End Chatbot Evaluation with Adaptive Reasoning and Uncertainty Filtering
von: Dang, Nhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models
von: Sel, Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Remembering More, Risking More: Longitudinal Safety Risks in Memory-Equipped LLM Agents
von: Al-Tawaha, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Text Style Transfer with Parameter-efficient LLM Finetuning and Round-trip Translation
von: Liu, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scientific Opinion Summarization: Paper Meta-review Generation Dataset, Methods, and Evaluation
von: Zeng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Can We Trust LLMs for Mental Health Screening? Consistency, ASR Robustness, and Evidence Faithfulness
von: Loweimi, Erfan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bench-2-CoP: Can We Trust Benchmarking for EU AI Compliance?
von: Prandi, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can We Predict Performance of Large Models across Vision-Language Tasks?
von: Zhao, Qinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adapted Large Language Models Can Outperform Medical Experts in Clinical Text Summarization
von: Van Veen, Dave, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Evaluating Small Language Models for News Summarization: Implications and Factors Influencing Performance
von: Xu, Borui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Systematic Evaluation of Uncertainty Estimation Methods in Large Language Models
von: Hobelsberger, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can LLMs Infer Personality from Real World Conversations?
von: Zhu, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-LLM Text Summarization
von: Fang, Jiangnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QAPyramid: Fine-grained Evaluation of Content Selection for Text Summarization
von: Zhang, Shiyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

APPLS: Evaluating Evaluation Metrics for Plain Language Summarization
von: Guo, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Topic-Controllable Summarization: Topic-Aware Evaluation and Transformer Methods
von: Passali, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2022)