arXiv · cs.AI· Oktie Hassanzadeh, Dharmashankar Subramanian·· 5 小时前
SemViews：认证复用LLM标签的语义过滤器
Semantic Views: Certified Reuse of LLM Labels Across Semantic Queries
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作者：Oktie Hassanzadeh, Dharmashankar Subramanian
研究任务与主要进展
SemViews提出一种认证语义过滤器，通过复用历史标签、本地嵌入和辅助模型信号，并用新鲜分层oracle样本认证结果。基于论文摘要，作者在4个工作负载、725,000条记录的oracle标签回放中报告，99.63%的查询同时达到精确率和召回率目标，并节省28%–45%的oracle调用；问题换一种表述后，调用还可进一步减少27%–36%，相关查询达标率至少为99.8%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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