Naukowcy opracowali metodę odczytywania kalibrowanej niepewności z trajektorii generowania tekstu przez modele językowe. Podejście pozwala na lepsze szacowanie pewności odpowiedzi bez dodatkowego treningu - wystarczy analiza procesu generowania. To ważne dla bezpieczeństwa i wiarygodności AI, ponieważ umożliwia lepsze zidentyfikowanie, kiedy model może się mylić, co ma zastosowania w systemach wymagających wysokiej niezawodności.