★ 2
DIVA 提出基于决策价值的信息获取方法，降低 LLM 决策遗憾
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…
arXiv cs.AI7 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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…