Rohan Paul (@rohanpaul_ai)T2·78 分
Meta 提出 PAMO 训练法 让个人 AI 代理优化跨应用推荐
原标题：New Meta paper shows that a personal AI agent can improve an app's recommendations with your history...
- PAMO 通过隐藏跨应用历史来识别代理回答是否真正依赖外部数据，避免盲目覆盖原有排序。
- 在 Steam 真实用户数据测试中，4B 参数量的 PAMO 代理 Top-10 命中率达 47.9%，高于平台基线的 40.8%。
- 核心原则是“默认延迟（defer）”，仅当用户历史提供具体证据时才由代理干预推荐结果。