#综述

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2026-01-13

【论文笔记】010 A Survey of Personalized Large Language Models - Progress and Future Directions

现在的AI大模型大多是"万人一面"的，无论谁问它，它给出的回答都大同小异；而这篇论文探讨的是如何让AI实现"量体裁衣"式的个性化。它总结了目前学术界让AI学习用户历史对话、写作风格和个人偏好的各种技术手段，并将这些方法系统地归纳为改变说话方式（提示词）、调整大脑结构（模型适配）和校准价值偏好（目标对齐）三个层面。其最终目标是构建一个不仅能记住你的历史，还能适应你的需求，并随着你的成长而不断进化的私人智能伙伴。

2026-01-13

【论文笔记】011 A Survey on Personalized Alignment - The Missing Piece for Large Language Models in Real-World Applications

首次对大语言模型（LLM）的个性化对齐进行了系统全面的综述，并提出了一个整合了偏好记忆管理、个性化生成与奖励、以及反馈对齐的统一框架，旨在让模型在不突破通用伦理边界的前提下，精准适应不同用户的多样化需求。

2026-01-13

【论文笔记】015 From Persona to Personalization - A Survey on Role-Playing Language Agents

本论文系统地回顾了角色扮演语言智能体（RPLAs）的研究现状，建立了一个从群体特征（人口统计学人格）到知名人物（角色人格），再到私人定制（个性化人格）的三级人格分类体系，并全面总结了其构建方法、评估标准及潜在的伦理风险。

2020-10-28

【论文笔记】006 Advances and Open Problems in Federated Learning

本文主要介绍了联邦学习领域写的非常好的一篇综述（一百多页），有助于全面了解联邦学习的过去和现在，并思考未来。