יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

סיגנלי חוסר ודאות לתרגום כוונות רשת: דירוג סיכון ואתרוגן של עיוות

Uncertainty Signals for Network Intent Translation: Risk Ranking and Ambiguity Localization
במאמר זה, חוקרים חוקרים את הסיכון של תרגום כוונות רשת על ידי ניתוח סיגנלי חוסר ודאות של מודלי LLM. הם מציעים שיטה לדירוג סיכון תרגום ואתרוגן של עיוות, ומדגימים את השימוש בסיגנלי חוסר ודאות בפיפינג של תרגום LLM.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04486v1 Announce Type: cross Abstract: Intent-based networking realization starts by translating high-level intents into low-level network configurations. Recent approaches have shifted toward LLM-based translation. Despite promising results, most studies focus on translation accuracy and overlook risks associated with deploying the resulting configurations. In this work, we investigate the pre-deployment translation risk of LLM-generated configurations by analyzing the model's uncertainty. We propose to use two uncertainty signals, namely sampling-based predictive uncertainty for translation-risk ranking and token-level entropy for ambiguity-source localization. We evaluate these signals on an ambiguity-controlled test set across different context types and sampling budgets, us
קרא במקור המקורי