Stabile Fehlkalibrierung in Large Language Models: Eine praktische Sicht auf hochkonfidente Fehler

arXiv:2608.13591v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Hochkonfidente Fehler in Large Language Models werden oft als Beweis für fragile interne Schlussfolgerungen behandelt. Wir untersuchen eine andere Möglichkeit: stabile Fehlkalibrierung, bei der eine selbstsichere falsche Antwort unter kleinen Störungen lokal stabil bleibt. Wir