paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
PB

Paul Bogdan

ACL 2026智能体与工具安全评测与基准
新星分贡献者
30
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络9
0 一作 · 1 篇 · ACL 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
作者位次 #9/11ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Uncertainty Quantification in LLM Agents: Foundations, Emerging Challenges, and Opportunities

Changdae Oh · Seongheon Park · To Eun Kim · Jiatong Li · Wendi Li · Samuel Yeh · Sean Du · Hamed Hassani · Paul Bogdan · Dawn Song · Sharon Li

摘要

Uncertainty quantification (UQ) for large language models (LLMs) is a key building block for safety guardrails of daily LLM applications. Yet, even as LLM agents are increasingly deployed in highly complex tasks, most UQ research still centers on single-turn question-answering. We argue that UQ r...

智能体与工具安全评测与基准OpenReview 项目页

常见合作者