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LLM experts
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LLM辅助方法利用生态知识提升树种分类
研究人员开发了一种新颖的半监督深度学习方法，用于树种分类，该方法将多传感器地球观测数据与专家生态知识相结合。该方法利用高光谱成像（HSI）和航空激光扫描（ALS），结合基于生物学的伪标签在树冠图上进行处理。该方法整合了生态先验知识，这些知识是在LLM辅助和引用约束下构建的，并被编码为共生矩阵。实验表明，分类精度显著提高，宏F1分数比现有流程提高了6.01和4.85个百分点。
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新算法支持在有限反馈下进行LLM专家路由
研究人员开发了用于大规模语言模型（LLM）专家在线学习的新算法，特别针对有限反馈场景。所提出的方法将路由到不同LLM专家的提示视为一个上下文老虎机问题。实验表明，即使在反馈受限的情况下，这些算法也能有效地学习有效的路由策略，并达到次线性遗憾界限。