SELFDOUBT: Uncertainty Quantification for Reasoning LLMs via the Hedge-to-Verify Ratio

Este artigo propõe SELFDOUBT, uma estrutura de passagem única para quantificar a incerteza em LLMs de raciocínio, especialmente para APIs proprietárias. Utiliza o Hedge-to-Verify Ratio (HVR) para identificar marcadores de incerteza e autoavaliação diretamente do rastro de raciocínio, superando métodos caros de amostragem.