論文の概要: MUSE: Multi-Domain Chinese User Simulation via Self-Evolving Profiles and Rubric-Guided Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13828v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 13:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.545239
• Title: MUSE: Multi-Domain Chinese User Simulation via Self-Evolving Profiles and Rubric-Guided Alignment
• Title（参考訳）: MUSE: 自己進化プロファイルとルーブリック誘導アライメントによるマルチドメイン中国のユーザシミュレーション
• Abstract要約: MUSEは、人間らしく、制御可能で、動作に一貫性のある応答を生成するために設計された中国のユーザーシミュレーションフレームワークである。 局所的な反応リアリズムと人間のような表現を改善するために,反復プロファイルの自己進化とロールリバーサル・スーパーバイザード・ファインタニングを提案する。 実験により、MUSEは発話レベルとセッションレベルの両方の評価において、強いベースラインを一貫して上回ることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.586402133245313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User simulators are essential for the scalable training and evaluation of interactive AI systems. However, existing approaches often rely on shallow user profiling, struggle to maintain persona consistency over long interactions, and are largely limited to English or single-domain settings. We present MUSE, a multi-domain Chinese user simulation framework designed to generate human-like, controllable, and behaviorally consistent responses. First, we propose Iterative Profile Self-Evolution (IPSE), which gradually optimizes user profiles by comparing and reasoning discrepancies between simulated trajectories and real dialogue behaviors. We then apply Role-Reversal Supervised Fine-Tuning to improve local response realism and human-like expression. To enable fine-grained behavioral alignment, we further train a specialized rubric-based reward model and incorporate it into rubric-guided multi-turn reinforcement learning, which optimizes the simulator at the dialogue level and enhances long-horizon behavioral consistency. Experiments show that MUSE consistently outperforms strong baselines in both utterance-level and session-level evaluations, generating responses that are more realistic, coherent, and persona-consistent over extended interactions.
• Abstract（参考訳）: 対話型AIシステムのスケーラブルなトレーニングと評価には,ユーザシミュレータが不可欠である。 しかし、既存のアプローチは、しばしば浅いユーザープロファイリングに頼り、長いやりとりでペルソナの一貫性を維持するのに苦労し、主に英語や単一ドメインの設定に限られる。 MUSEは、人間らしく、制御可能で、動作に一貫性のある応答を生成するために設計された、多ドメインの中国のユーザシミュレーションフレームワークである。 まず、シミュレーションされた軌跡と実際の対話行動との相違点を比較して、徐々にユーザープロファイルを最適化する反復プロファイル自己進化(IPSE)を提案する。 次に,ロールリバース・スーパーバイザード・ファインチューニングを適用し,局所的な反応リアリズムと人間のような表現を改善する。 粒度の細かい行動アライメントを実現するため,特定ルーリックベース報酬モデルをさらに訓練し,対話レベルでシミュレータを最適化し,長時間の行動整合性を高めるルーリック誘導多ターン強化学習に組み込む。 実験により、MUSEは発話レベルとセッションレベルの両方の評価において、強いベースラインを一貫して上回り、より現実的で一貫性があり、拡張された相互作用よりもペルソナ一貫性のある応答を生成することが示された。

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