Meta论文提出PAMO跨应用推荐训练方法

2026年11月1日，X平台用户Rohan Paul（@rohanpaul_ai）发帖称，Meta发表新论文，提出名为PAMO的训练方法，用于训练个人AI智能体。据该帖描述，PAMO让智能体在学会何时让位之后，利用用户在其他应用中的历史来改进某一应用的推荐。该方法通过隐藏跨应用历史，判断智能体的哪些回答依赖这些历史；依赖历史的回答会获得更多奖励，但前提是排序准确率不下降。上述内容均来自该帖对论文的转述，帖文未给出论文标题、作者、实验数据或适用平台范围等细节，也未说明该方法是否已上线或面向用户开放。截至本版，尚无其他主报道或跟进报道对该方法的具体条件与效果作进一步说明。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。