Key points are not available for this paper at this time.
مع إظهار نموذج اللغة الكبير قدرة منطقية وفهم شبيهة بالبشر، يُعد معرفة ما إذا كان بإمكان العملاء العاملين بنموذج اللغة الكبير محاكاة سلوك تفاعل المستخدمين الحقيقيين، لبناء مشهد اختبار توصية افتراضية A/B موثوق يساعد في تطبيق أبحاث التوصية، مسألة عاجلة ومهمة وذات قيمة اقتصادية. يمكن أن يوفر الجمع بين تصميم التفاعل والتعلم الآلي تجربة مستخدم أكثر كفاءة وشخصية للمنتجات والخدمات. هذه الخدمة الشخصية يمكن أن تلبي الاحتياجات المحددة للمستخدمين وتحسن رضاهم وولائهم. ثانيًا، يمكن لنظام التفاعل فهم وجهات نظر واحتياجات المستخدم بشأن المنتج من خلال توفير واجهة مستخدم جيدة وتجربة تفاعلية، ثم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين المنتج وتحسينه. يمكن لعملية التحسين التكرارية هذه أن تحسن باستمرار جودة وأداء المنتج لتلبية الاحتياجات المتغيرة للمستخدمين. في الوقت نفسه، يحتاج المصممون إلى النظر في كيفية دمج هذه الخوارزميات والأدوات مع أنظمة التفاعل لتوفير تجربة مستخدم جيدة. تستكشف هذه الورقة التطبيقات المحتملة لنماذج اللغة الكبيرة والتعلم الآلي وتصميم التفاعل لتفاعل المستخدم في أنظمة التوصية وأنظمة التشغيل. من خلال دمج هذه التقنيات، يمكن تقديم خدمات أكثر ذكاءً وشخصية لتلبية احتياجات المستخدمين وتعزيز التحسين المستمر وتحسين المنتجات. هذا ذو قيمة كبيرة لكل من أبحاث التوصية وتطبيقات تجربة المستخدم.
درس تشانغ وآخرون (الخميس) هذا السؤال.