arXiv · cs.CL· Yijiang River Dong·· 4 天前精选AI 评分53
arXiv 论文提出记忆感知奖励模型，学习 LLM 记忆使用的人类偏好
Memory-Aware Reward Modeling: Learning Human Preferences for LLM Memory Use
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yijiang River Dong
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31272v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究（arXiv:2610.31272）收集了 87 名参与者约 1,000 条成对偏好判断，发现基于记忆的 LLM 回复并不总是比无记忆回复更受用户偏好，部分场景用户反而强烈偏好后者，自动评估器也更偏向使用记忆的回复。论文提出的记忆感知奖励模型达到 72.8% 的偏好预测准确率，超过现有基线，主张将记忆使用的评估与优化目标对齐到用户偏好。
推荐理由
论文用用户自己的对话和记忆做偏好判断，指出记忆加入并不总被用户偏好，并给出可复用的记忆感知奖励模型方法。
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