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大型语言模型个性化助手实现

大型语言模型（LLMs）已经成为用户在各种任务中的个性化助手，从提供写作支持到提供量身定制的建议或咨询。随着时间的推移，用户和LLM之间的交互历史可以提供有关个人特征和偏好的广泛信息。

然而，关于当今LLM如何有效地利用这些历史来（1）内化用户的固有特征和偏好，（2）跟踪用户分析和偏好如何随时间演变，以及（3）在新场景中相应地生成个性化响应，仍然存在悬而未决的问题。

在这项工作中，我们介绍了PERSONMEM基准。PERSONMEM具有精心策划的用户配置文件，其中包含180多个模拟用户LLM交互历史，每个历史包含多达60个会话，涉及15个需要个性化的现实世界任务。

给定一个现场用户查询，即用户从第一人称角度发出的查询，我们评估LLM聊天机器人根据用户个人资料的当前状态识别最合适响应的能力。

我们观察到，当前的LLM仍然难以通过直接提示方法识别用户资料随时间的动态演变。因此，LLM通常无法提供与用户当前情况和偏好相一致的响应，GPT-4.1、o4-mini、GPT-4.5、o1或Gemini-2.0等前沿模型的总体准确率仅为50%左右，这表明还有改进的空间。我们希望PERSONAMEM，以及用户资料和对话模拟管道&