Position: agentic AI orchestration should be Bayes-consistent
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Papamarkou, Theodore, Alquier, Pierre, Bauer, Matthias, Buntine, Wray, Davison, Andrew, Dziugaite, Gintare Karolina, Filippone, Maurizio, Foong, Andrew Y. K., Fortuin, Vincent, Fouskakis, Dimitris, Frellsen, Jes, Hüllermeier, Eyke, Karaletsos, Theofanis, Khan, Mohammad Emtiyaz, Kotelevskii, Nikita, Lahlou, Salem, Li, Yingzhen, Liu, Fang, Lyle, Clare, Möllenhoff, Thomas, Palla, Konstantina, Panov, Maxim, Sale, Yusuf, Schweighofer, Kajetan, Shelmanov, Artem, Swaroop, Siddharth, Trapp, Martin, Waegeman, Willem, Wilson, Andrew Gordon, Zaytsev, Alexey |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Conformal Prediction in Hierarchical Classification with Constrained Representation Complexity
von: Mortier, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mortier, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncertainty Quantification with Proper Scoring Rules: Adjusting Measures to Prediction Tasks
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Prediction Regions are Imprecise Highest Density Regions
von: Caprio, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Caprio, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Quantification for Machine Learning: One Size Does Not Fit All
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Quantification for Regression: A Unified Framework based on kernel scores
von: Bülte, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bülte, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Quantification for Regression using Proper Scoring Rules
von: Fishkov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fishkov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A calibration test for evaluating set-based epistemic uncertainty representations
von: Jürgens, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jürgens, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is Epistemic Uncertainty Faithfully Represented by Evidential Deep Learning Methods?
von: Jürgens, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jürgens, Mira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Modelling Cellular Perturbations with the Sparse Additive Mechanism Shift Variational Autoencoder
von: Bereket, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bereket, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)
How Well Do LLMs Understand Drug Mechanisms? A Knowledge + Reasoning Evaluation Dataset
von: Mohan, Sunil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mohan, Sunil, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Credal Prediction through Decalibration
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Second-Order Uncertainty Quantification: Variance-Based Measures
von: Sale, Yusuf, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sale, Yusuf, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Rethinking Uncertainty Estimation in LLMs: A Principled Single-Sequence Measure
von: Aichberger, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Aichberger, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Linear Opinion Pooling for Uncertainty Quantification on Graphs
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distribution Matching for Graph Quantification Under Structural Covariate Shift
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adjusted Count Quantification Learning on Graphs
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CUQ-GNN: Committee-based Graph Uncertainty Quantification using Posterior Networks
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Damke, Clemens, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Aleatoric and Epistemic Uncertainty Measures for Ordinal Classification through Binary Reduction
von: Haas, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Haas, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Label Noise through Data Ambiguation
von: Lienen, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lienen, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Label-wise Aleatoric and Epistemic Uncertainty Quantification
von: Sale, Yusuf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sale, Yusuf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Axiomatic Assessment of Entropy- and Variance-based Uncertainty Quantification in Regression
von: Bülte, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bülte, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Toward Identifiable Sparse Autoencoders
von: Nelson, Walter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nelson, Walter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Channel Vision Transformers: An Image Is Worth 1 x 16 x 16 Words
von: Bao, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bao, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Random Forest Calibration
von: Shaker, Mohammad Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shaker, Mohammad Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Compositional Deep Probabilistic Models of DNA Encoded Libraries
von: Chen, Benson, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Benson, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Information-Theoretic Measures of Predictive Uncertainty
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Pitfalls in the Evaluation of Uncertainty Estimation Methods for Natural Language Generation
von: Ielanskyi, Mykyta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ielanskyi, Mykyta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Uncertainty Estimation through Semantically Diverse Language Generation
von: Aichberger, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Aichberger, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Conformal Prediction under Epistemic Uncertainty
von: Javanmardi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Javanmardi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Non-Local Model Merging Problem: Permutation Symmetries and Variance Collapse
von: Sharma, Ekansh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Ekansh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal Prediction
von: Gupta, Pritha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gupta, Pritha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Conformalized Credal Set Predictors
von: Javanmardi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Javanmardi, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reliable Part-of-Speech Tagging of Historical Corpora through Set-Valued Prediction
von: Heid, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Heid, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Antithetic Sampling for Top-k Shapley Identification
von: Kolpaczki, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kolpaczki, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Disparate Benefits of Deep Ensembles
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MorphGen: Controllable and Morphologically Plausible Generative Cell-Imaging
von: Demirel, Berker, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Demirel, Berker, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Statistical and structural identifiability in representation learning
von: Nelson, Walter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nelson, Walter, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimization Guarantees for Square-Root Natural-Gradient Variational Inference
von: Kumar, Navish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumar, Navish, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Less is More: Undertraining Experts Improves Model Upcycling
von: Horoi, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Horoi, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Conformal Prediction in Hierarchical Classification with Constrained Representation Complexity
von: Mortier, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Uncertainty Quantification with Proper Scoring Rules: Adjusting Measures to Prediction Tasks
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Conformal Prediction Regions are Imprecise Highest Density Regions
von: Caprio, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Uncertainty Quantification for Machine Learning: One Size Does Not Fit All
von: Hofman, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)