研究提出CVD方法分配LLM咨询人类决策
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研究提出CVD方法分配LLM咨询人类决策
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AI 综述
Shuli Jiang等作者提出“人类决策容量分配”问题：在咨询机会和预算有限时，LLM智能体应选择在哪些决策上咨询人类。为此，他们提出咨询价值蒸馏方法CVD，用Monte Carlo执行器rollout离线估计与执行器相关的咨询价值，再蒸馏为轻量预测器；部署时无需再做rollout估值。 该研究发布在arXiv cs.CL，目前只给出方法框架，尚未见实际分配效果或对比结果。
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最新进展11月5日 13:00
让 LLM 智能体学会判断何时需要人类决策：基于执行器相对咨询价值的分配方法报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.CL让 LLM 智能体学会判断何时需要人类决策：基于执行器相对咨询价值的分配方法
研究提出“人类决策容量分配”问题：在咨询机会有限、预算受限时，LLM 智能体应在哪些决策上咨询人类。为此提出 Consultation Value Distillation（CVD），用 Monte Carlo 执行器 rollout 离线估计与执行器相关的咨询价值，并蒸馏为轻量预测器，部署时无需再做 rollout 估值。
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