AI 情报卡 · 重要性 ★★★★☆ · 来源：arXiv (LLM/多模态新论文) · 2026-10-07
针对大语言模型（LLM）直接应用于表格分类时推理成本高、可解释性不足的问题，结合决策树的透明性，本文提出少样本学习框架，将LLM知识蒸馏到可解释决策树，采用三阶段范式生成规则构建树，实验表明该方法精度与可解释性更优，提示开销显著降低。
标签：AI情报、大模型、AI应用落地、AI基础设施
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星光澄海 | BLOG
AI 情报卡 · 重要性 ★★★★☆ · 来源：arXiv (LLM/多模态新论文) · 2026-10-07
针对大语言模型（LLM）直接应用于表格分类时推理成本高、可解释性不足的问题，结合决策树的透明性，本文提出少样本学习框架，将LLM知识蒸馏到可解释决策树，采用三阶段范式生成规则构建树，实验表明该方法精度与可解释性更优，提示开销显著降低。
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