苹果正在研究一种新的技术，旨在提高人工智能(AI)系统匹配用户写作风格的能力。随着越来越多的用户依赖AI来完成写作任务，如撰写电子邮件草稿和文档摘要，一个常见的问题是AI生成的内容往往听起来过于通用和单一。即使在给予详细的提示后，现有的大型语言模型如ChatGPT或Gemini也很少能完美捕捉用户独特的语气和声音。
在即将于下月举行的国际机器学习会议(ICML 2025)上，苹果研究人员将发表一篇新论文，介绍了一种名为PROSE的技术，旨在通过直接学习用户过去的写作样本，帮助大型语言模型更好地推断和采用用户独特的写作偏好。
PROSE技术的工作原理是:首先反复比较AI生成的响应与用户真实写作样例，不断调整其内部"偏好描述"，直到输出与用户写作风格高度匹配；然后对推断出的偏好(如"使用短句"或"开头加入幽默")进行验证，确保它们能够贯穿用户的多个写作样本。
虽然论文中没有直接提及苹果产品或服务，但该技术与苹果正在推进的个性化助理功能密切相关。随着苹果新推出的Foundation Models框架，允许开发者直接访问其本地模型，未来任何应用程序都可能利用这种系统级的个性化写作助理来支持自身的写作工具。
在该研究中，苹果还引入了一个新的基准数据集PLUME，用于评估诸如PROSE等写作风格对齐技术。研究人员将PROSE与之前的方法(如CIPHER)和标准的上下文学习(ICL)技术进行了比较，结果显示PROSE在关键指标上比CIPHER高出33%，甚至在与GPT-4o等高端模型结合时也优于ICL。
PROSE项目契合了一个更广泛的AI研究趋势:让助理不仅更智能，而且更加个性化。无论是通过设备上的精细调优、偏好建模还是上下文感知的提示，制造商们都在竞相缩小通用语言模型输出与每个用户独特声音之间的差距。
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