CALLIOPE：不依赖嵌入向量、支持差分隐私的 AI 使用主题发现框架

CALLIOPE 是一个自上而下的框架，可在支持差分隐私的前提下从 LLM 对话等大规模非结构化数据中发现主题层级，整个流程直接调用 LLM 能力而不依赖向量嵌入聚类。实验显示，在差分隐私设置下其效用优于现有基于嵌入的方法，在高隐私区间尤为明显。研究团队用多种传统聚类指标及新提出的效用指标评估了输出质量。