提出免训练用户偏好引导方法 UPSHIFT
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提出免训练用户偏好引导方法 UPSHIFT
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AI 综述
Jingping Wang 等提出免训练的用户偏好引导方法 UPSHIFT：对比同一会话中初始回答与用户反馈后回答的隐藏表示，把由此得到的位移方向在该用户的多个会话间取平均，回答新问题时注入这一聚合后的偏好方向。 该方法的偏好信号取自人机交互的反馈轨迹，不需要额外的偏好标注，也不需要针对用户重新训练模型；研究将其作为免训练方法提出并验证。
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最新进展11月3日 13:00
UPSHIFT：从人机交互反馈轨迹中提取用户偏好并引导模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIUPSHIFT：从人机交互反馈轨迹中提取用户偏好并引导模型
研究者提出免训练方法 UPSHIFT（User Preference Steering from Human-人工智能（AI，Artificial Intelligence） Interaction Feedback Traces），通过比较同一会话中初始回答与用户反馈后回答的隐藏表示，跨会话平均位移方向，在回答新问题时注入该偏好方向。
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