論文の概要: AutoPal: Autonomous Adaptation to Users for Personal AI Companisonship

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13960v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 13:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:24.873482
• Title: AutoPal: Autonomous Adaptation to Users for Personal AI Companisonship
• Title（参考訳）: AutoPal: パーソナルAIコンパニオンシップのためのユーザへの自律的な適応
• Authors: Yi Cheng, Wenge Liu, Kaishuai Xu, Wenjun Hou, Yi Ouyang, Chak Tou Leong, Xian Wu, Yefeng Zheng,
• Abstract要約: 本稿では、パーソナルAIコンパニオンにおける自律的適応の必要性を強調する。 エージェントのペルソナを制御可能かつ真正に調整できる階層型フレームワークであるAutoPalを考案する。 実験はAutoPalの有効性を示し、AIコンパニオンにおける自律的適応性の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.03695909247373
• License:
• Abstract: Previous research has demonstrated the potential of AI agents to act as companions that can provide constant emotional support for humans. In this paper, we emphasize the necessity of autonomous adaptation in personal AI companionship, an underexplored yet promising direction. Such adaptability is crucial as it can facilitate more tailored interactions with users and allow the agent to evolve in response to users' changing needs. However, imbuing agents with autonomous adaptability presents unique challenges, including identifying optimal adaptations to meet users' expectations and ensuring a smooth transition during the adaptation process. To address them, we devise a hierarchical framework, AutoPal, that enables controllable and authentic adjustments to the agent's persona based on user interactions. A personamatching dataset is constructed to facilitate the learning of optimal persona adaptations. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of AutoPal and highlight the importance of autonomous adaptability in AI companionship.
• Abstract（参考訳）: これまでの研究は、AIエージェントが人間の感情を継続的に支援できる仲間として振る舞う可能性を実証してきた。 本稿では、未探索だが有望な方向性であるパーソナルAIコンパニオンシップにおける自律的適応の必要性を強調する。 このような適応性は、ユーザとのより適切なインタラクションを促進し、ユーザのニーズの変化に応じてエージェントが進化できるようにするため、極めて重要である。 しかし, 自律的適応性を有する入力エージェントは, ユーザの期待に合う最適な適応を識別し, 適応プロセス中にスムーズな遷移を確保するなど, 独特な課題を呈している。 そこで我々は,ユーザインタラクションに基づいてエージェントのペルソナを制御可能かつ認証可能とした階層型フレームワークであるAutoPalを考案した。 最適なペルソナ適応の学習を容易にするために、ペルソナマッチングデータセットを構築する。 大規模な実験はAutoPalの有効性を示し、AIコンパニオンにおける自律的適応の重要性を強調している。

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