論文の概要: PersonaVLM: Long-Term Personalized Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13074v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 17:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.660633
• Title: PersonaVLM: Long-Term Personalized Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: PersonaVLM: 長期パーソナライズされたマルチモーダルLLM
• Authors: Chang Nie, Chaoyou Fu, Yifan Zhang, Haihua Yang, Caifeng Shan,
• Abstract要約: PersonaVLMは、長期的なパーソナライズのための革新的なパーソナライズされたマルチモーダルエージェントフレームワークである。 汎用MLLMを3つの重要な機能を統合することで、パーソナライズされたアシスタントに変換する。 長期的なインタラクションを通じてユーザの進化するパーソナリティを推測し、アウトプットがそれぞれのユニークな特徴と一致し続けることを保証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.13357178547938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) serve as daily assistants for millions. However, their ability to generate responses aligned with individual preferences remains limited. Prior approaches enable only static, single-turn personalization through input augmentation or output alignment, and thus fail to capture users' evolving preferences and personality over time (see Fig.1). In this paper, we introduce PersonaVLM, an innovative personalized multimodal agent framework designed for long-term personalization. It transforms a general-purpose MLLM into a personalized assistant by integrating three key capabilities: (a) Remembering: It proactively extracts and summarizes chronological multimodal memories from interactions, consolidating them into a personalized database. (b) Reasoning: It conducts multi-turn reasoning by retrieving and integrating relevant memories from the database. (c) Response Alignment: It infers the user's evolving personality throughout long-term interactions to ensure outputs remain aligned with their unique characteristics. For evaluation, we establish Persona-MME, a comprehensive benchmark comprising over 2,000 curated interaction cases, designed to assess long-term MLLM personalization across seven key aspects and 14 fine-grained tasks. Extensive experiments validate our method's effectiveness, improving the baseline by 22.4% (Persona-MME) and 9.8% (PERSONAMEM) under a 128k context, while outperforming GPT-4o by 5.2% and 2.0%, respectively. Project page: https://PersonaVLM.github.io.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、数百万人のための日常的なアシスタントである。 しかし、個々の好みに合わせて反応を生成する能力は依然として限られている。 以前のアプローチでは、入力の増強や出力アライメントによる静的なシングルターンパーソナライズのみが可能であり、時間の経過とともにユーザの進化する好みやパーソナリティをキャプチャできない(図1参照)。 本稿では,PersonaVLMについて紹介する。PersonaVLMは,長期的なパーソナライズを目的とした,革新的なパーソナライズされたマルチモーダルエージェントフレームワークである。 汎用MLLMを3つの重要な機能を統合することで、パーソナライズされたアシスタントに変換する。 (a)対話から時系列的マルチモーダル記憶を積極的に抽出・要約し、それらをパーソナライズしたデータベースにまとめる。 (b)推論:データベースから関連する記憶を検索して統合することによりマルチターン推論を行う。 (c) 応答アライメント: 長期的なインタラクションを通じてユーザの進化するパーソナリティを推測し、アウトプットがそれぞれの特徴と一致し続けることを保証する。 評価のために,2000以上のキュレートされたインタラクションケースからなる総合的なベンチマークであるペルソナ・MMEを構築し,7つの重要な側面と14のきめ細かいタスクにわたる長期MLLMのパーソナライゼーションを評価する。 GPT-4o を5.2%, GPT-4o を0.2%, GPT-4o を5.2%, GPT-4o を5.2%, GPT-4 を22.4%, Persona-MME を9.8%, Persona-MME を9.8%, GPT-4o を5.2%, GPT-4o を0。 プロジェクトページ: https://PersonaVLM.github.io

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