SLKR：大模型建库小模型检索实现零样本分类

SLKR 是一个零样本文本分类框架，思路是用大模型离线构建标签知识库，再由小模型检索完成分类，无需标注样本与分类器反馈。离线阶段由旗舰 LLM 生成标签定义、检索关键词以及易混淆标签对之间的边界规则；在线阶段先检索 top-K 候选标签，再取最多 M 条边界规则，由轻量 LLM 单次调用完成分类。据 2026 年 10 月 14 日报道，该框架在三个公开基准和一个真实多语言图书分类数据集上验证：Qwen3.5-4B 四项全部最佳，Ministral-3-3B 三项最佳，计算成本大幅压缩。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。