יום רביעי, 7 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

חיפוש מידע פתוח לסוכנים להפקת מידע

On Open-Ended Information Seeking for Information Elicitation Agents
חוקרים את הבדלי הערכת ערך המידע בין מודלים שונים. הם בודקים כיצד הבחירה במודל משפיעה על התנהגות חיפוש המידע. המחקר משווה 11 מודלים שונים, כולל LLMs, ובוחן את השפעת ההיסטוריה של האינטראקציה על בחירת המידע.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.07509v1 Announce Type: cross Abstract: Information elicitation is an open-ended information-seeking problem in which an interaction can unfold in many potentially valuable directions, requiring an elicitor to continually determine which information to pursue as new information emerges. In agentic elicitation, these decisions may be delegated to a foundation model, yet how model choice shapes the resulting information-seeking behavior remains understudied. We study how judgments about information value vary across LLMs and how these differences shape sequential information seeking. We first examine these judgments across 11 LLMs spanning multiple model families and parameter scales, using a shared set of information and elicitation objectives. We then develop a controlled elicita
קרא במקור המקורי