arXiv cs.AI· Ayoub Merimi, Souhail Bakkali, Abdeljalil Sakat·· 3 天前AI 评分23
决策时新鲜、执行时过时：将新信息路由到 LLM 已做出的决策
Fresh at Decision, Stale at Action: Routing New Information to LLM Decisions Already Made
AI 导读
研究者提出决策有效性的时间戳理论与决策账本，用六个时间戳定义一项决策，并以新鲜度上限界定行动时最新证据的保证范围。在五个 8B 至前沿规模的 LLM 上，受控决策流实验验证了四项预测：准确率随路由变化，账本索引决定路由覆盖范围，剩余错误集中在变更何时生效。
正文 · AI 翻译
摘要：新鲜度在 LLM 做出决策的那一刻塑造其决策；它所承诺的行动是潜在的，稍后在一个不断变化的世界中执行。因此，我们引入了决策有效性的时间戳理论以及实现该理论的决策账本。六个时间戳定义一个决策；新鲜度上限界定了最新证据在行动时所能保证的内容，将剩余风险置于之后发布的信息中。于是准确性分解为两种能力：路由，即在受影响决策的修订截止时间之前将信息传递给它们；以及时间判断，即为行动时刻解读信息。账本是持久状态，保存每个决策的时间、证据和背景知识，由决策时写入的监视条件索引。带有精确标签的受控决策流在五个 LLM（从 8B 到前沿规模）上证实了四项预测：仅凭新鲜度就能得到上限所预测的准确率；模型在决定性消息到达时就会据此行动，因此准确率随路由变化；账本的索引决定了路由所能触及的范围，而监视条件以低暴露度触及间接依赖；剩余的误差关乎变化何时生效。新鲜度让决策在做出时正确；路由和时间判断让它在执行时保持正确。
| 评论： | 一种带有决策账本的 LLM 决策有效性时间戳理论 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算机科学与博弈论（cs.GT）；信息检索（cs.IR）；多智能体系统（cs.MA） |
| ACM 分类： | I.2.7; I.2.11; I.2.3; I.2.4; H.3.3 |
| 引用为： | arXiv:2610.18126 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.18126v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.18126 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
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来自：Ayoub Merimi [查看电子邮件]
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2026年10月13日星期二 10:37:12 UTC（73 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org