Brain Co 用贝叶斯置信度评分让 LLM 安全自动化建筑许可审查
LVidegaray · x · 2026-10-13
Brain Co 工程师 James Huang 发文详解如何在建筑许可自动化中解决 LLM 幻觉问题——在政务场景里编造结果是零容忍的。
核心做法：
- 系统读取建筑图纸、表格与文档，套用安全与分区法规，在几分钟内标记违规，供设计师提前修改、政府用于审查
- 采用三级贝叶斯置信度评分：从单个字段值的不确定性，到整份申请的总体置信度，逐层聚合
- 按 staged autonomy 路径推进：先做 copilot 式决策支持，随置信度成熟逐步扩大自动化范围，低置信度项转人工复核
这是一种「先辅助、后放权」的落地方法论，展示了高后果监管场景中 AI 自动化的渐进式扩展思路。
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