HouseholdBench:LLM家庭经济行为预测评测基准
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2026年10月7日,研究者在arXiv(Computation and Language)发布评测基准 HouseholdBench,用于评估大语言模型对家庭经济行为的预测能力。该基准整合6项美国家庭调查与32项预测任务,覆盖消费、收入、劳动、预期与住房等领域,结果形式包括数值、类别和概率。评测显示,多数专有与开源LLM优于无变化基线,最佳模型将数值结果误差降低12.2%;但梯度提升树在多数任务中仍居第一,专有LLM接近其表现,开源模型落后。
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- arXiv · Computation and LanguageHouseholdBench:评估大语言模型对家庭经济行为的预测能力
研究者推出评测基准 HouseholdBench,整合 6 项美国家庭调查与 32 项预测任务,覆盖消费、收入、劳动、预期与住房等数值、类别和概率结果。评测显示,多数专有与开源 LLM 优于无变化基线,最佳模型将数值结果误差降低 12.2%,但梯度提升树在多数任务中仍居第一,领先专有 LLM 接近其表现,开源模型落后。
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