DIVA 提出基于决策价值的信息获取方法，降低 LLM 决策遗憾
原文标题：Not All Information Is Worth Asking For: Decision-Informed Information Seeking with LLMs
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论文指出 LLM 在信息不完整决策中易陷入「信息陷阱」，会为无法改变决策或成本过高的检查付费。提出的 DIVA 让模型通过简短数值问题构建小型决策模型，并按净收益评估每次检查的价值，无需训练即可用于任意 LLM。在四个领域 20 个模型上，DIVA-U 遗憾值低于所有基线，DIVA 在合成场景中将最佳基线遗憾降低 75%。
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