arXiv · AI· Adeyemi Adeseye, Aisvarya Adeseye, Hannu Tenhunen, Jouni Isoaho·· 2 小时前AI 评分27
ELBP架构：基于3B SLM的证据驱动本地行为预测
Evidence-Grounded SLM Behavioral Prediction Architecture for Future Assistance Use
AI 导读
研究人员提出ELBP四层架构，利用3B级小语言模型实现本地行为预测，解决LLM算力瓶颈及隐私问题。 评估显示Qwen2.5-3B在ELBP配置下全量F1达0.80，PR-AUC为0.84，较XGBoost提升17.6%；引入证据验证与弃权机制后，选择性F1升至0.84，证据支持率达96%。
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