arXiv 自然语言处理· Xuanming Zhang, Amir H. Rezaeian, Miguel Ballesteros, Weiyi Sun, Werner Geyer, Lydia B. Chilton, Zhou Yu, Yassine Benajiba, Dan Roth·· 5 小时前AI 评分46
少问且问得更好：通过打扰预算在主动型 LLM 智能体中分配用户注意力
Ask Less, Ask Better: Allocating User Attention in Proactive LLM Agents with Interruption Budgets
AI 导读
研究人员提出一套基于打扰预算和用户注意力成本的评估方案，用于衡量主动型 LLM 智能体提问的频率与质量。在 8 个 LLM 和 4 个客服领域的测试中，将智能体提问限制在 1 到 3 个问题可降低 36-73% 的用户注意力成本，同时保留无限制提问下 86-94% 的任务奖励。结合用户历史回答记忆对问题进行审查，还能在几乎不损失奖励的前提下使注意力成本再降 13%。
来源：arXiv 自然语言处理 · arxiv.org