# SAUCE

该工作提出 SAUCE，一种免训练的不确定性估计器，把并行多智能体推理中的不确定性建模为对潜在系统级信念的序贯推断：每轮以跨智能体一致度作为证据、以生成不确定性作为该证据的噪声权重，通过滤波式递推更新信念，并在五个骨干模型、五个基准与 Debate、DyLAN 两个协议上改善了误分类检测、选择性预测与校准。

该工作提出 SAUCE，一种免训练的不确定性估计器，把并行多智能体推理中的不确定性建模为对潜在系统级信念的序贯推断：每轮以跨智能体一致度作为证据、以生成不确定性作为该证据的噪声权重，通过滤波式递推更新信念，并在五个骨干模型、五个基准与 Debate、DyLAN 两个协议上改善了误分类检测、选择性预测与校准。