Zero-Shot Active Feature Acquisition via LLM-Elicitation
基于LLM引导的零样本主动特征获取
🧭 LLM-引导的零样本主动特征获取
Technion · CytoReason · NVIDIA
仅从LLM获取判别性统计量，用最大熵闭合构建MRF，实现零样本主动特征获取，性能超越LLM直接决策
📌 工作参考价值（4 点）
- 交互式推荐冷启动：利用LLM提取用户/物品特征之间的判别性共变关系构建MRF，指导对话式推荐中下一个最优问题的选择，零样本适配新领域。
- 最大熵闭合技巧：当LLM只返回类间区分信息而忽略类内分布时，可通过最大熵原则补全缺失统计量，使概率模型可用于规划，解决LLM输出偏差。
- 规划与知识分离架构：不让LLM直接做序列决策，而是仅提供特征依赖的统计量，再用MRF进行精确推理，规避LLM规划不可靠的问题，可复用于Agent主动信息获取任务。
- 预算受限下的top-k识别：在电商搜索或推荐中，需从大量候选中快速锁定少量目标时，可借鉴top-k主动特征获取策略，动态选择最具区分力的特征询问用户，降低交互成本。