Rohan Paul

新的元论文表明，如果个人人工智能代理知道何时推迟，它可以根据其他应用程序的历史记录来改进应用程序的推荐。 每个应用程序仅使用您在那里所做的事情以及其他用户的模式对项目进行排名。个人代理可以查看跨应用程序的活动，但它也可能通过删除正确的项目来破坏良好的排名。 他们构建了 PAMO，这是一种隐藏跨应用程序历史记录的训练方法，以查看代理的哪些答案依赖于它。依赖于历史的答案会得到更多的信任，但前提是排名准确性不下降。 在拥有任天堂和 Xbox 历史的真实 Steam 用户中，4B PAMO 代理的前 10 名命中率达到 47.9%，而该平台的命中率为 40.8%。它还在所有 5 个测试集上击败了标准强化学习训练。 编辑其他应用程序结果的个人代理应默认推迟，并仅在用户历史记录提供具体证据时覆盖。 – arxiv。组织/abs/2610.07588 标题：“具有跨平台用户历史记录的个人代理介导的推荐”