arXiv 论文：System-One LLM 在少样本日志下的知识追踪
原文标题：Can a System-One LLM Perform Knowledge Tracing When Few or No Learners Are Logged?
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论文研究现成 System-One LLM 在极少或无学习者日志时能否进行知识追踪。在七个数据集上，Jev 在无目标平台数据时平均 AUC 达 0.706，超过 28 个深度知识追踪模型及 System-Two Thinking-KT，且 API 成本约为其 1/100；加入日志学习者统计后 JevKT 提升至 0.722。
- 问题
- 新课程或平台缺少学习者日志时无法训练知识追踪模型。
- 方法
- 用现成 System-One LLM 单次直接输出题目正确概率，无需目标平台数据或多次推理投票。
- 结果
- 七个数据集上 Jev 平均 AUC 0.706，超过 28 个深度 KT 模型与 Thinking-KT，API 成本约 1/100；JevKT 达 0.722。
- 影响
- 冷启动知识追踪可用现成 LLM 低成本替代训练模型，显著降低新平台上线门槛。
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