【快讯】实验室1篇文章被TCSS’24录用

近期,实验室博士生舒钰博作为第一作者的论文“RAH! RecSys-Assistant-Human: A Human-Centered Recommendation Framework With LLM Agents”被IEEE TCSS期刊录用并发表。该论文聚焦人智协同推荐(Human-AI Cooperative Recommender Systems)场景中以人为中心的挑战,提出了包含推荐系统、助手和人(RAH)的框架,采用了基于大语言模型(LLM)的智能体(感知、学习、行动、评判和反思智能体),强调与用户个性的对齐。该框架利用学习-行动-评判循环和反思机制来优化与个人用户的对齐程度。通过在真实推荐数据进行实验,展示了RAH框架在减少用户负担、减轻偏见和增强用户控制等方面的有效性。


该研究成果在中国强化学习社区大会RLChina’23、 国际万维网大会WWW’ 24的两个tutorial中进行了报告展示(Tutorial的主题分别是“Simulating Human Society with Large Language Model Agents: City, Social Media, and Economic System”和“Large Language Model Powered Agents in the Web”)。



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RAH框架中个人助手由多个智能体构成(a,b,c,d,e),并且多智能体之间具有协作机制(f)


论文链接:

https://arxiv.org/pdf/2308.09904


代码链接:

https://github.com/TheRepoForRAH/RAH