arXiv · cs.AI· Yangyang Feng·· 4 天前AI 评分27
Jev-DLC：基于类型化反馈的决策级持续学习
Jev-DLC: Decision-Level Continual Learning from Typed Feedback
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yangyang Feng
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.31521v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
Jev-DLC 是一种从类型化反馈中学习用户偏好的决策级持续学习方法，把每次纠正同时视为动作身份证据和偏好-拒绝选择间的有向关系，存储在冻结打分器之上的两个有界通道中，不保留原始交互历史、不增加打分器调用、不做运行时语言模型反向传播。作者还提出按时序考核纠正对后续决策影响的 TCPA-Bench。在 TCPA-Repeat 上，Jev-DLC 达到 44.83% user-macro 准确率，比 Recent-4 历史回放高 2.43 个百分点；在至少两次早期反馈后达到 56.07%，领先最强对比方法 7.54 个百分点。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org