arXiv cs.AI· Adeyemi Adeseye, Aisvarya Adeseye, Hannu Tenhunen, Jouni Isoaho·· 8 天前AI 评分35
用于预测未来求助行为的循证 SLM 架构 ELBP
Evidence-Grounded SLM Behavioral Prediction Architecture for Future Assistance Use
AI 导读
研究提出端侧循证行为预测架构 ELBP，结合双视角表示、SLM 预测与证据验证机制预测用户的求助行为。在 3B 及以下参数模型测试中，Qwen2.5-3B 搭配 ELBP 取得 0.80 的 F1 分数与 0.84 的 PR-AUC，较原始事件提示提升 15.9%，ECE 降低 43.2%。启用弃权机制后，在 91% 覆盖率下选择性 F1 达 0.84，证据支持率达 96%。
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