論文の概要: Towards Proactive Personalization through Profile Customization for Individual Users in Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15302v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 10:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.94457
• Title: Towards Proactive Personalization through Profile Customization for Individual Users in Dialogues
• Title（参考訳）: 対話における個人ユーザのためのプロファイルカスタマイズによるプロアクティブパーソナライゼーションに向けて
• Authors: Xiaotian Zhang, Yuan Wang, Ruizhe Chen, Zeya Wang, Runchen Hou, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: PersonalAgentは、ユーザの好みを継続的に推測し、適応するように設計された、生涯にわたるエージェントである。 実験により、PersonalAgentは強力なプロンプトベースおよびポリシー最適化ベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成できることが示された。 本研究は、より包括的で適応的な会話エージェントを開発するために、生涯のパーソナライズの重要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.522406727886395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of Large Language Models (LLMs) in interactive systems necessitates a deep alignment with the nuanced and dynamic preferences of individual users. Current alignment techniques predominantly address universal human values or static, single-turn preferences, thereby failing to address the critical needs of long-term personalization and the initial user cold-start problem. To bridge this gap, we propose PersonalAgent, a novel user-centric lifelong agent designed to continuously infer and adapt to user preferences. PersonalAgent constructs and dynamically refines a unified user profile by decomposing dialogues into single-turn interactions, framing preference inference as a sequential decision-making task. Experiments show that PersonalAgent achieves superior performance over strong prompt-based and policy optimization baselines, not only in idealized but also in noisy conversational contexts, while preserving cross-session preference consistency. Furthermore, human evaluation confirms that PersonalAgent excels at capturing user preferences naturally and coherently. Our findings underscore the importance of lifelong personalization for developing more inclusive and adaptive conversational agents. Our code is available here.
• Abstract（参考訳）: 対話型システムにおけるLLM(Large Language Models)の展開は、個々のユーザの微妙で動的な嗜好と深い整合性を必要とする。 現在のアライメント技術は主に、普遍的な人間の値や静的なシングルターンの好みに対処するため、長期的なパーソナライゼーションと初期ユーザーコールドスタートの問題に対処できない。 このギャップを埋めるためにPersonalAgentを提案する。PersonalAgentは、ユーザの好みを継続的に推測し、適応するように設計された、新しいユーザ中心のライフロングエージェントである。 PersonalAgentは、対話をシングルターンインタラクションに分解することで統合されたユーザプロファイルを構築し、動的に洗練し、シーケンシャルな意思決定タスクとして好みの推論をフレーミングする。 実験により、PersonalAgentは、理想化されただけでなく、騒々しい会話の文脈でも、強いプロンプトベースとポリシー最適化ベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成し、また、セッション間の優先順位の整合性を維持する。 さらに,PersonalAgentは,ユーザの嗜好を自然かつ一貫性を持って把握することが優れていることを確認した。 本研究は、より包括的で適応的な会話エージェントを開発するために、生涯のパーソナライズの重要性を浮き彫りにした。 私たちのコードはここにある。

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