CORE：缓解多轮对话人格漂移的个性化对齐方法
原文标题：Toward Robust Personalized Alignment for LLMs: Mitigating Persona Drift in Multi-Turn Dialogue
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针对个性化语言模型在多轮交互中的人格漂移问题，论文提出CORE，将回合局部证据与持久人格状态修订分离，通过不确定性感知的信念修订选择性更新用户偏好。同时发布PERSIST基准，覆盖歧义、冲突与受控社会影响等压力场景。在ALOE、PersonaChat与PERSIST上，CORE提升了个性化对齐与鲁棒性。
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CORE把回合证据与持久人格状态修订分离，并发布PERSIST基准，在三个数据集上提升个性化对齐与鲁棒性。
- •核心思路：将回合局部证据与持久人格状态修订分离，通过不确定性感知的信念修订，只更新有依据的偏好。
- •针对的问题是人格漂移：用户画像在长交互中演化，模型需区分真实偏好变化与瞬时、歧义观察。
- •发布PERSIST基准，覆盖歧义、冲突与受控社会影响等顺序交互压力场景。
- •在ALOE、PersonaChat与PERSIST上验证，并在归一化闭槽状态保真度上有互补增益。
- •人工评估与机制控制显示，显式更新控制优于仅靠更强生成或持久记忆。
为什么重要：个性化助手长期记忆的关键难点是「何时该改用户画像」，该工作给出了可评估的基准与更新控制思路，对做长期记忆产品的团队直接相关。
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