Le projet Bayesian Experimental Design with Large Language Models (BED-LLM) a été proposé conjointement par Apple, l'Université d'Oxford et l'Université de la ville de Hong Kong en août 2025. Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans l'article «BED-LLM : Collecte d'informations intelligente avec les LLM et la conception expérimentale bayésienne".

BED-LLM sélectionne itérativement les questions afin de maximiser le gain d'information attendu (GIE) sur la tâche d'intérêt. Comparé au LLM à invite directe et à d'autres stratégies de conception adaptative, BED-LLM améliore significativement les performances lors de tests multiples basés sur un jeu de 20 questions, en déduisant activement les préférences de l'utilisateur grâce au LLM.