Princeton University（普林斯顿大学）

When Evidence is Sparse: Weakly Supervised Early Failure Alerting in Dialogs and LLM-Agent Trajectories

当证据稀疏时：对话和LLM-Agent轨迹中的弱监督早期失败预警

Avinash Baidya, Xinran Liang, Ruocheng Guo, Xiang Gao, Kamalika Das

机构 * Intuit AI Research（Intuit AI研究院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 针对对话和LLM-Agent轨迹中早期失败预警问题，提出一种两阶段方法，通过注意力机制从稀疏的轨迹级标签中学习回合级失败证据，并结合α-STOP策略实现可控的早期预警，在多个基准上显著提升帕累托前沿质量并降低训练成本。

Comments 9 pages, 14 figures, and appendix