論文の概要: PersonaMem-v2: Towards Personalized Intelligence via Learning Implicit User Personas and Agentic Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06688v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 06:48:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.468883
• Title: PersonaMem-v2: Towards Personalized Intelligence via Learning Implicit User Personas and Agentic Memory
• Title（参考訳）: PersonaMem-v2: ユーザペルソナとエージェントメモリの学習によるパーソナライズインテリジェンスを目指して
• Authors: Bowen Jiang, Yuan Yuan, Maohao Shen, Zhuoqun Hao, Zhangchen Xu, Zichen Chen, Ziyi Liu, Anvesh Rao Vijjini, Jiashu He, Hanchao Yu, Radha Poovendran, Gregory Wornell, Lyle Ungar, Dan Roth, Sihao Chen, Camillo Jose Taylor,
• Abstract要約: パーソナライゼーションは、AI能力とアライメントの進歩における次のマイルストーンの1つだ。 PersonaMem-v2は300以上のシナリオ、20,000以上のユーザの好み、128kのコンテキストウィンドウで、1,000の現実的なユーザ-チャットボットインタラクションをシミュレートする。 我々はQwen3-4BをトレーニングしてGPT-5を上回り、暗黙のパーソナライゼーションにおいて53%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.81126490418336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalization is one of the next milestones in advancing AI capability and alignment. We introduce PersonaMem-v2, the state-of-the-art dataset for LLM personalization that simulates 1,000 realistic user-chatbot interactions on 300+ scenarios, 20,000+ user preferences, and 128k-token context windows, where most user preferences are implicitly revealed to reflect real-world interactions. Using this data, we investigate how reinforcement fine-tuning enables a model to improve its long-context reasoning capabilities for user understanding and personalization. We also develop a framework for training an agentic memory system, which maintains a single, human-readable memory that grows with each user over time. In our experiments, frontier LLMs still struggle with implicit personalization, achieving only 37-48% accuracy. While they support long context windows, reasoning remains the bottleneck for implicit personalization tasks. Using reinforcement fine-tuning, we successfully train Qwen3-4B to outperforms GPT-5, reaching 53% accuracy in implicit personalization. Moreover, our agentic memory framework achieves state-of-the-art 55% accuracy while using 16x fewer input tokens, relying on a 2k-token memory instead of full 32k conversation histories. These results underscore the impact of our dataset and demonstrate agentic memory as a scalable path toward real-world personalized intelligence.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションは、AI能力とアライメントの進歩における次のマイルストーンの1つだ。 我々は,LLMパーソナライズのための最先端のデータセットであるPersonaMem-v2を紹介し,300以上のシナリオ,20,000以上のユーザ嗜好,128kのコンテキストウィンドウ上で,現実的なユーザ-チャットボットインタラクションをシミュレートする。 このデータを用いて,ユーザ理解とパーソナライズのための長文推論能力をモデルが改善する方法について検討する。 また、エージェントメモリシステムのトレーニングフレームワークを開発し、時間とともにユーザとともに成長する単一の可読メモリを保守する。 我々の実験では、フロンティアのLSMは暗黙のパーソナライゼーションに苦慮し、37-48%の精度しか達成できなかった。 長いコンテキストウィンドウをサポートするが、推論は暗黙のパーソナライズタスクのボトルネックのままである。 強化微調整を用いてQwen3-4Bをトレーニングし,GPT-5を53%の精度で評価した。 さらに、エージェントメモリフレームワークは、32kの会話履歴の代わりに2kのメモリに頼って、16倍少ない入力トークンを使用しながら、最先端の55%の精度を実現している。 これらの結果は、我々のデータセットの影響を明らかにし、エージェントメモリを現実世界のパーソナライズされたインテリジェンスへのスケーラブルなパスとして示す。

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