研究提出 ELBP 架构，用小型语言模型预测用户求助行为
原文标题：Evidence-Grounded SLM Behavioral Prediction Architecture for Future Assistance Use
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论文提出 Evidence-Grounded Local Behavioral Prediction（ELBP）四层架构，结合确定性交互处理、双视角行为表示、小模型预测与证据验证弃权机制，在本地设备上预测用户未来求助行为以保护隐私。Qwen2.5-3B 配合 ELBP 取得 0.80 的 F1 与 0.84 的 PR-AUC，较原始事件提示提升 15.9%，校准误差降低 43.2%。
- 问题
- 需要在本地设备上预测用户何时求助，同时避免大模型算力开销与隐私外泄。
- 方法
- 四层 ELBP 架构：确定性事件处理、双视角行为表示、小模型预测加证据校验弃权。
- 结果
- Qwen2.5-3B 达 F1 0.80、PR-AUC 0.84，较原始事件提示提升 15.9%，校准误差降 43.2%。
- 影响
- 证明 3B 级小模型可在端侧做行为预测，为隐私敏感场景的主动服务提供可行方案。
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