Wang~\cite{Wang2026} introduced the Stochastic-Oracle Turing Machine (SOTM) framework and defined token complexity as the minimum expected cost of interacting with a stochastic oracle needed to attain a specified solution quality for a task. This paper develops an analogous notion for certifying the reliability of a stochastic oracle on a given domain. Certification token complexity is the minimum expected token cost required, with controlled error probability, to distinguish oracles that meet a target reliability level from those that fall below a lower reliability threshold. We construct an SPRT-based certification SOTM that queries the oracle, computes binary correctness scores, and stops when the accumulated log-likelihood evidence crosses a decision threshold. The SOTM halts almost surely, satisfies the desired two-sided error guarantee over the reliability regions to be certified, and yields an explicit upper bound on certification token complexity in terms of the reliability thresholds, the error bound, and the expected per-turn token cost. We then establish a matching information-theoretic lower bound: even with adaptive queries, every error-bounded certification SOTM must incur the same leading-order expected token cost as the SPRT-based construction as the prescribed error bound tends to zero. Together, these bounds characterize the leading-order certification token complexity in the small-error regime.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
10+阅读 · 7月13日
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
VIP会员
最新内容
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:24
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:15
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:11
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
7+阅读 · 7月16日
美陆军任务式指挥人工智能解决方案
专知会员服务
11+阅读 · 7月16日
相关VIP内容
综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
10+阅读 · 7月13日
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员