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本文认为，人工智能的未来不在于更好的提示，而在于建立私有的人机协议，为自主智能体定义个人工作风格、边界和安全规则。
一位研究人员利用 LLM、记忆机制和主动式智能体，构建了一个个性化的 Hacker News 信息流，只推送与其研究兴趣相关的内容，彻底告别书签管理。
摘要：我们提出了一个基于理论支持的模拟学习者评估教育阅读材料自适应个性化的框架。该系统从开放式教科书构建学习目标和知识组件本体，在基于浏览器的本体图谱中进行管理，用本体实体标注教科书片段，并生成对应的阅读-评估配对。模拟读者通过受建构-整合启发的记忆模型阅读文章，该模型整合了DIME风格的读者因素、KREC风格的错误概念修正，以及开放式的New Dale-Chall可读性信号。答案通过基于得分的选项选择在学习者的显性记忆状态上生成，而BKT驱动自适应过程。在三个采样学科本体和每个条件匹配队列的50名模拟学习者中，自适应阅读显著改善了计算机科学成果，在无机化学中产生了较小但不确定的正向收益，在普通生物学中表现为中性至略负。
FSPO提出了一种用于大语言模型个性化的少样本偏好优化算法，该算法将奖励建模重新定义为元学习，使模型能够从有限的用户偏好中快速推断出个性化的奖励函数。该方法通过精心构建合成偏好数据集，在合成用户上实现了87%的个性化性能，在真实用户上实现了70%的个性化性能。
Google 已更新 Gemini 应用，引入个人智能（Personal Intelligence）和 Nano Banana 2 技术，允许用户利用 Google 相册库生成个性化图像，而无需编写冗长的提示词。
OpenAI Academy宣布为ChatGPT推出个性化功能，包括自定义指令和记忆能力，允许用户定制ChatGPT的行为，并让其跨对话记住用户偏好。
PersonaVLM 提出了一种个性化多模态大语言模型框架，通过记忆保留、多轮推理和响应对齐实现长期用户适应，在新推出的 Persona-MME 基准测试中比 GPT-4o 高出 5.2%。
TRUSTBANK 已将由 OpenAI API 驱动的 AI 代理集成到其 Furusato Choice 平台中，通过对话式推荐和智能搜索帮助用户个性化故乡纳税礼品。
Chime 的首席营销官 Vineet Mehra 探讨了 AI 如何通过“代理化”变革营销——从以活动为中心的结构转向 AI 驱动的代理模型，实现大规模实时个性化，打破品牌营销与效果营销之间的壁垒，并需要首席营销官自上而下地推动 AI 的采用。
OpenAI 推出 ChatGPT Pulse，这是一项新的移动功能，可根据用户的聊天记录、反馈和已连接的应用（如 Gmail 和 Google Calendar）主动提供个性化每日更新。该功能首先向 Pro 用户推出，计划逐步扩展到 Plus 和免费用户。
OpenAI 发布博客文章，概述其在 ChatGPT 设计中对知识自由的承诺，强调了默认客观性、用户控制和通过 Model Spec 框架的透明原则。该公司突出了新的个性化设置和通过利益相关者反馈评估和减少政治偏见的持续努力。
Speak 是一款由 AI 驱动的语言学习应用，通过先进的语音识别和自然 AI 辅导功能实现教育个性化。CEO Connor Zwick 讨论了深度学习突破和 OpenAI 实时 API 如何能够实现更复杂的口音识别和多模态理解，以帮助流畅度训练。
Booking.com 推出了由 OpenAI 大语言模型驱动的 AI Trip Planner，通过结合结构化预订数据和对话式 AI，在规模化的基础上增强旅行发现和个性化体验，帮助用户在规划过程的早期阶段探索目的地。
Uber 讨论了其跨多个业务部门（出行、Uber Eats、杂货）的 AI 战略，通过个性化、智能自动化和富有同情心的客户支持来增强用户体验，将 AI 视为劳动力增强的智能助手。
Phil Birchenall 创建了一个由 ChatGPT 驱动的自定义 GPT，通过赋予 AI 家教他们的狗 Izzy 的个性，来帮助他 12 岁的女儿 Daisy 克服数学困难，从而创造了一个引人入胜且有效的学习工具。
OpenAI 讨论了个性化 AI 的重要性和透明度，强调了他们发布的 Model Spec 文档，该文档解释了 ChatGPT 的行为指南和设计选择，以确保用户了解模型响应的原因。
Zalando 与 OpenAI 合作，将其 AI 驱动的购物助手从 GPT-3.5 升级到 GPT-4o mini，实现了产品点击量增长 23%、愿望清单添加量增长 40% 以上，同时扩展到 25 个市场，并改进了多语言支持和指令遵循能力。
亚利桑那州立大学在教学、研究和运营中集成 ChatGPT Edu，启动了一项人工智能创新挑战赛，收到了来自教职员工的 400 多份提案，旨在增强个性化学习和改善学生成果。
Indeed与OpenAI合作，部署了一个微调的较小GPT模型，为数百万用户提供情境化求职匹配服务。通过微调和基于GPT-4的数据增强在专用实例上的应用，实现了60%的令牌效率提升。