연구진은 코드 생성 및 텍스트 요약과 같은 오픈 엔드 생성 작업에서 자기 일관성을 연구했어요. Embedding-Based Agreement (EBA)를 도입하여 표현 공간에서 샘플링된 생성물의 일관성을 추정하며, 이는 학습 없이도 가능해요. EBA는 무작위 선택보다 우수하고, LLM 평가나 불확실성 추정 기반 방법보다 안정적인 확장성을 보이며, 모델 패밀리 및 임베딩 공간에 걸쳐 일관성을 유지해요.