ID-TAP 用信息导向对决赌博机实现测试时人格个性化
原文标题：Bridging Exploration and Persona: Information-Directed Dueling for Test-Time Agent Personalization
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论文研究以候选回复的二元比较为在线信号的 LLM 智能体人格选择问题，提出 ID-TAP 框架，结合查询条件神经效用模型与轻量 Bradley-Terry 探索器，并通过相似度加权热启动在相关查询间迁移比较证据。在七个用户条件生成基准上，固定十轮比较预算内 ID-TAP 取得最强综合表现。
- 问题
- LLM 智能体需在少量二元比较下按查询选择合适人格。
- 方法
- 把人格选择建模为信息导向对决赌博机，查询条件神经效用模型加轻量 Bradley-Terry 探索器，并用相似度加权热启动迁移证据。
- 结果
- 七个用户条件生成基准、固定十轮比较预算内综合表现最强。
- 影响
- 为测试时个性化提供可落地的少样本比较方案，降低冷启动交互成本。
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