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今天的主题是：
Learning Personalized Agents from Human Feedback
Summary
现代 AI 代理虽然功能强大，但往往难以与个体用户特有的、不断演变的偏好保持一致。以往的方法通常依赖于静态数据集，要么在交互历史上训练隐式偏好模型，要么将用户画像编码在外部存储中。然而，这些方法在面对新用户以及随时间变化的偏好时显得力不从心。
我们提出了 PAHF（Personalized Agents from Human Feedback）：这是一个用于持续个性化的框架，代理通过使用显式的单用户内存（per-user memory）从实时交互中进行在线学习。PAHF 执行一个三步循环流程：
- 行动前澄清：通过询问来消除歧义；
- 行动对齐：将行动植根于从内存中检索到的偏好；
- 行动后反馈：当偏好发生漂移时，整合反馈以更新内存。
为了评估这一能力，我们开发了一个四阶段协议，并在具身操控（embodied manipulation）和在线购物两个场景中建立了基准测试。这些基准量化了代理从零开始学习初始偏好、以及随后适应人格特质转变的能力。
我们的理论分析和实验结果表明，将显式内存与双重反馈通道相结合至关重要：PAHF 的学习速度显著加快，且表现持续优于无内存或单通道的基准模型，有效降低了初始个性化误差，并实现了对偏好转移的快速适应。
原文链接：arxiv.org
