論文の概要: ProPerSim: Developing Proactive and Personalized AI Assistants through User-Assistant Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21730v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 00:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.096166
• Title: ProPerSim: Developing Proactive and Personalized AI Assistants through User-Assistant Simulation
• Title（参考訳）: ProPerSim: ユーザ支援シミュレーションによるプロアクティブでパーソナライズされたAIアシスタントの開発
• Authors: Jiho Kim, Junseong Choi, Woosog Chay, Daeun Kyung, Yeonsu Kwon, Yohan Jo, Edward Choi,
• Abstract要約: タイムリーでパーソナライズされたレコメンデーションを作成できるAIアシスタントを開発するためのタスクおよびシミュレーションフレームワークであるProPerSimを紹介する。 ProPerAssistantは、ユーザのフィードバックを通じて継続的に学習し、適応する検索強化された、嗜好に整合したアシスタントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.512935389758727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly integrated into daily life, there is growing demand for AI assistants that are not only reactive but also proactive and personalized. While recent advances have pushed forward proactivity and personalization individually, their combination remains underexplored. To bridge this gap, we introduce ProPerSim, a new task and simulation framework for developing assistants capable of making timely, personalized recommendations in realistic home scenarios. In our simulation environment, a user agent with a rich persona interacts with the assistant, providing ratings on how well each suggestion aligns with its preferences and context. The assistant's goal is to use these ratings to learn and adapt to achieve higher scores over time. Built on ProPerSim, we propose ProPerAssistant, a retrieval-augmented, preference-aligned assistant that continually learns and adapts through user feedback. Experiments across 32 diverse personas show that ProPerAssistant adapts its strategy and steadily improves user satisfaction, highlighting the promise of uniting proactivity and personalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が日々の生活にますます統合されるにつれて、反応性だけでなく、積極的に、パーソナライズされたAIアシスタントへの需要が高まっている。 最近の進歩は個人の活動とパーソナライゼーションを推し進めてきたが、それらの組み合わせはいまだに探索されていない。 このギャップを埋めるため、現実的なホームシナリオでタイムリーにパーソナライズされたレコメンデーションを作成できるアシスタントを開発するための新しいタスクおよびシミュレーションフレームワークであるProPerSimを紹介した。 シミュレーション環境では、リッチなペルソナを持つユーザエージェントがアシスタントと対話し、それぞれの提案が好みや状況とどのように一致しているかのレーティングを提供する。 アシスタントのゴールは、これらの評価を用いて学習し、時間とともにより高いスコアを得るために適応することである。 ProPerSim上に構築されたProPerAssistantは,ユーザのフィードバックを通じて継続的に学習し,適応する検索拡張された,嗜好に整合したアシスタントである。 32の多様なペルソナを対象とした実験では、ProPerAssistantはその戦略に適応し、ユーザの満足度を着実に改善し、生産性とパーソナライゼーションの統一の約束を強調している。

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