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Long Text to Predictive Features: LLM-Guided Blockwise Feature Engineering via Executable Program Search
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers developed LLM-BlockFE, a framework that converts long text into executable feature programs offline, eliminating runtime LLM calls for risk-control predictions.
- なぜ重要か
- Matters for engineers building production risk systems that need to extract features from unstructured text without incurring per-request LLM inference costs.
- 注意点
- Results shown on two public and two private datasets; real-world deployment details and generalization to non-financial domains remain unclear from this summary.
- llm
- language model
この話題の背景にあるパターン
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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