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研究论文 / THE SIGNAL

面向长期个性化网页代理的主动偏好获取

Learning What to Ask for Tomorrow: Active Preference Acquisition for Long-Term Personalized Web Agents

重要性 5.0 AI 辅助整理

获取用户偏好的价值应计入未来任务的复用收益。

资讯摘要

论文研究主动偏好获取(APA):在长期重复任务中,哪些缺失的用户偏好值得花成本询问。作者提出前瞻个性化价值(PPV),以未来任务的预期累计收益减去询问成本与披露风险来衡量。在 ActiveWebPref 基准上,20 个任务时 34.4% 的有价值缺失偏好依赖跨任务摊销,APA 获取其中 80.3%,而按当前任务信息价值的方法仅 5.1%。

要点速读

  1. 论文提出前瞻个性化价值(PPV),将缺失偏好的价值定义为未来任务累计收益减去询问成本与披露风险。
  2. 在 ActiveWebPref 纵向基准、20 个任务时,34.4% 的预算可行且有价值的缺失偏好依赖摊销;APA 获取 80.3%,当前任务信息价值方法获取 5.1%。
  3. 在与 APA 实际支出匹配的每用户询问成本上限下,APA 净效用高于四个启发式选择基线;作者报告 APA 用 27.6% 的提问量获得 84.2% 的效用增益。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/24 08:00:37(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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