本文通过首次对大型语言模型（LLM）的“忠实校准”（即语言表达的-20250603055241

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本文通过首次对大型语言模型（LLM）的“忠实校准”（即语言表达的不确定性与内在不确定性的一致性）进行系统性基准测试，揭示了LLM普遍存在此方面缺陷，并创新性地提出了基于元认知的提示方法MetaFaith，该方法能显著提升LLM忠实表达不确定性的能力（高达61%），且不损害任务性能，尤其反直觉地指出，传统的事实性校准方法反而可能破坏这种忠实性。

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