arXiv · NLP· Xuanming Zhang, Amir H. Rezaeian, Miguel Ballesteros, Weiyi Sun, Werner Geyer, Lydia B. Chilton, Zhou Yu, Yassine Benajiba, Dan Roth·· 3 小时前AI 评分26
主动 LLM Agent 中断预算：少问且问得好，降低用户注意力成本
Ask Less, Ask Better: Allocating User Attention in Proactive LLM Agents with Interruption Budgets
AI 导读
该研究提出区分 LLM Agent 提问频率与提问质量的评价协议。 通过限制提问数并引入用户注意力成本，使 8 个 LLM 在客服任务中的注意力成本降低 36-73%。 保留 86-94% 任务奖励，高效模型在同等成本下奖励提升超 2 倍。
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