For embodied systems, predictive agreement alone does not determine whether evidence warrants action; evidential origin matters. Repeated inference over one observation can multiply agreement without adding evidence, while source-local values do not reveal whether outputs have separately countable origins. PACT treats evidence countability as a relational variable for provenance-conserving fusion and typed action admission. A supplied provenance partition defines countable units. PACT retains coordinatewise support shared within each unit, accumulates only across units, and maps unmet release conditions to hold, confirm, or fallback. Under the stated assumptions, source-local values cannot identify countability; the coordinatewise meet is the greatest budget satisfying singleton fidelity and insertion non-amplification, with coarsening monotonicity and fixed-partition stability. Across 31,200 evaluations in 48 scene clusters, PACT attains a common-support normalized risk-coverage area (ncsAURC) of 0.0861. Excluding the constructed adversarial-consensus arm, provenance-partition aggregation reduces ncsAURC by 0.0557 relative to singleton aggregation, while the corroboration contrast vanishes. On complete-source records, native scores favor PACT, but a common posterior-peak score narrows its difference from nested Dirichlet and favors product fusion. Reassigning provenance over unchanged predictions moves evidence budgets as predicted. In offline human-robot collaboration, eightfold within-camera duplication leaves 720 typed responses per checkpoint unchanged; camera-grouped PACT admits 47 of 57 Qwen3-VL-32B reference-consistent candidates with no observed reference-inconsistent admission in 60 episodes. PACT separates computational from evidential multiplicity: agreement constitutes corroboration only when provenance permits separate accumulation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

PACT:International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques。 Explanation:并行结构与编译技术国际会议。 Publisher:IEEE/ACM。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/IEEEpact/
《人工智能在军事行动中的伦理问题》30页报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
《多智能体强化学习的深度合作策略》最新154页博士论文
专知会员服务
65+阅读 · 2024年11月18日
《军用机器人:致命自主武器系统的伦理》97页论文
专知会员服务
24+阅读 · 2024年2月25日
有关军事人机混合智能的再再思考
人工智能学家
22+阅读 · 2019年6月23日
国外有人/无人平台协同作战概述
无人机
124+阅读 · 2019年5月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
无监督学习:决策树AI异常检测
AI前线
15+阅读 · 2018年1月14日
国家自然科学基金
6+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
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:36
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
6+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
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
55+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员