arXiv cs.LG·14 天前★ 2

研究提出 EDIT 算法决定人机交互中哪些回复需编辑

原文标题:Edit Discovery in Human-AI Interactions

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AI 智能摘要

论文将「决定哪些 AI 回复送交更昂贵编辑者修正」形式化为 Edit Discovery Optimization 问题,并提出在线算法 EDIT。在四个推理与事实问答基准上,EDIT 在编辑成本、漏检与误判之间取得优于直接 批量选择的权衡。

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问题
决定哪些 AI 回复值得送交昂贵编辑者修正,以获取高质量监督信号。
方法
形式化为 Edit Discovery Optimization,证明最优策略是编辑后验概率上的成本调整阈值,据此提出在线算法 EDIT。
结果
在四个推理与事实问答基准上,编辑成本、漏检与误判的权衡优于直接 LLM 批量选择。
影响
为人工审核与强模型复核提供成本可控的筛选策略,可直接用于数据标注和回复质检流水线。
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原始标题:Edit Discovery in Human-AI Interactions
AI 中文标题:研究提出 EDIT 算法决定人机交互中哪些回复需编辑
来源:arXiv cs.LG · 发布于 14 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:人机交互 / 数据标注 / 在线学习 / 模型改进
关键词:人机交互数据 / AI 回复修正 / 在线学习算法 / 数据筛选
AI 处理:2026/10/19 12:30:14 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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