Split the Labor: Separating Evidence Interpretation from Decision Aggregation
分离劳动：将证据解释与决策聚合分开
🧭 LLM 多源证据聚合与决策架构
Atlassian
提出将证据解释与决策聚合分离，用四字段证据元组和校准对数似然比池化解决计数尺度漂移
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/推荐系统的多源信号融合中，将 LLM 的“证据读取”与“决策聚合”拆开：每个证据输出结构化 tuple（hypothesis, reliability bucket, rationale, provenance），后续用固定算术融合，便于溯源和跨场景复用。
- 避免简单对多路召回得分、多策略 CTR 预估等做未归一化加权求和或投票阈值，因为阈值会随证据数量漂移；改用校准后的对数似然比池化（或等效的后验阈值），使决策一致且可比。
- 对不可靠来源（如弱标注、用户生成内容）先做可靠度分桶，再参与聚合，可降低噪声主导风险；该 bucket 可作为先验指导模型对不同证据的信任程度。
- 在 Agent 决策链中，将最终决策与中间证据解释分离，便于调试、审计和动态调整证据集；架构上无需大改，只需改变聚合的算术方式。