本文探讨了主动学习中的标注成本和采样效率，提出了基于多样性原则的查询策略和自适应聚类算法D-CALM，显著提高了标注效率和模型性能。研究表明，结合大型语言模型（LLMs）与主动学习能够有效降低人工成本并提升决策效果。