arXiv · cs.CL· Seunghan Lee·· 4 天前AI 评分31
DIVA：让 LLM 学会"值得再问"的决策知情信息获取方法
Not All Information Is Worth Asking For: Decision-Informed Information Seeking with LLMs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Seunghan Lee
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32181v1
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AI 导读
研究者提出 DIVA，一种免训练的 LLM 信息获取方法，让模型基于证据的决策价值决定何时查询、何时停止，避免为无法改变决策的"检查"付费。其变体 DIVA-U 进一步考虑 LLM 对证据影响概率估计的不确定性。在 4 个领域、20 个 LLM 上，DIVA-U 的 regret 低于所有 LLM 基线；在各检查可靠性已知的合成场景中，DIVA 将最佳基线的 regret 降低 75%。
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