**AMLworld-Compact：利用重要性加权降采样实现低成本 LLM 评估**

_AMLworld-Compact: Importance-Weighted Downsampling for Cost-Effective LLM Evaluation and Error Diagnosis_

> 针对反洗钱（AML）场景下 LLM 评估成本高昂的问题，提出 AMLworld-Compact 评估集。该方法通过保留所有非法交易并对良性交易进行分层采样，结合 Horvitz-Thompson 权重，在大幅降低评估目标数量（最高 611 倍）的同时，提供无偏的精确率和 F1 分数估计。实验显示，相比均匀采样，该方法显著降低了 F1 的均方根误差，并揭示了当前开源 LLM 在特定图提示下的性能瓶颈。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-12 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.13627)