論文の概要: Hypotheses-Guided Self Distillation for Continual Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00251v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 18:52:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.014156
• Title: Hypotheses-Guided Self Distillation for Continual Personalization
• Title（参考訳）: 持続的パーソナライゼーションのための仮説誘導型自己蒸留法
• Abstract要約: 我々はHypReflectを紹介した。HypReflectは継続的パーソナライゼーションのための信頼性が高くスケーラブルなフレームワークだ。 HypReflectは、多様なユーザ信号から明示的で不確実性を認識した選好仮説を推論する。 結果は、信頼性とスケーラブルな継続的パーソナライゼーションへの一歩を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.17908994206264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As people increasingly interact with LLM assistants in daily life, continually adapting to individual preferences has become essential for effective long-term interactions. However, user preferences are rarely stated in full, and instead emerge through heterogeneous, latent, and noisy signals, with existing methods relying on raw interaction histories or costly reward-based optimization to manage personalization. We introduce HypReflect, a reliable, scalable framework for continual personalization that infers explicit, uncertainty-aware preference hypotheses from diverse user signals, reflectively refines them as new evidence accumulates, and incorporates the resulting user model through hypotheses-guided self-distillation. Experiments across three personalization settings: online personalization, multi-session interactions, and implicit behavioral signals, show that HypReflect outperforms a range of baselines, including raw-history and incremental-update methods. We further demonstrate strong generalization to unseen users and cross-domain settings, along with stability across context budgets, reusable hypotheses, and more focused personalization. These results suggest a step towards reliable and scalable continual personalization through explicit, revisable user preference hypotheses.
• Abstract（参考訳）: 日常生活におけるLLMアシスタントとの交流が進むにつれて、個人の嗜好に継続的に適応することが、効果的な長期的な対話に欠かせないものとなっている。 しかし、ユーザの好みは完全で記述されることはめったになく、代わりに不均一、潜伏、騒々しい信号によって表され、既存の手法では、パーソナライズを管理するために生のインタラクション履歴やコストの高い報酬ベースの最適化に依存している。 我々はHypReflectを紹介した。HypReflectは、多様なユーザ信号から明示的で不確実性を考慮した選好仮説を推論し、新たなエビデンスを蓄積するにつれてそれらを反射的に洗練し、仮説誘導による自己蒸留によって結果のユーザモデルを組み込む、継続的パーソナライズのための信頼性の高いスケーラブルなフレームワークである。 オンラインパーソナライズ、マルチセッションインタラクション、暗黙の行動信号の3つの設定にわたる実験は、HypReflectが生の履歴や漸進的な更新方法を含む、幅広いベースラインを上回ることを示した。 さらに、未確認ユーザやドメイン間設定に対する強力な一般化と、コンテキスト予算間の安定性、再利用可能な仮説、より集中したパーソナライゼーションを実証する。 これらの結果は、明示的で変更可能なユーザの嗜好仮説を通じて、信頼性と拡張性のある個人化へのステップを示唆している。

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