Recovering Agentic Sovereignty: Mitigating the Consensus Paradox via Contrastive Epistemic Decoding

arXiv cs.AI · 23 sept, 06:00

Investigadores presentan Contrastive Epistemic Decoding (CED), una técnica de inferencia sin entrenamiento que mitiga la vulnerabilidad paramétrica de los LLM a ataques de consenso adversarial en enjambre, reduciendo el sesgo de conformidad hasta un 33% y mejorando la precisión en benchmarks complejos como GAIA y SWE-bench sin degradar la capacidad lingüística del modelo.