微信小微-用户人格建模与个性化对话研究

课题背景： 微信助手目标是做最懂用户的聊天助手，不仅要帮用户做事，还要能有情商地聊天。但现有大模型在对话风格上千人一面，缺乏对用户个性、情绪与偏好的持续感知能力。如何让助手在长期交互中逐步形成对每个用户的独特理解，并以此驱动更贴合用户的回复风格，是提升助手体验的核心课题。 课题挑战： 用户的个性与情绪信息散落在大量碎片化对话中，显式信号稀少，提炼和更新人格画像本身就是难题，还需防止长期更新带来的遗忘与漂移。同时，助手在不同场景下需要兼顾风格一致性与情感自适应，两者之间的平衡难以把握。此外，人格建模涉及用户隐私，如何在保护隐私的前提下实现高质量建模，也是不可回避的现实约束。 具体工作： 参与用户人格表示体系的设计与构建，探索人格画像动态注入对话生成的方法，结合微信助手真实场景完成效果评测与迭代优化。

学历和专业要求： 来自计算机、人工智能、自然语言处理、信息工程、心理学等相关专业的博士/硕士同学。 技术技能要求： 掌握大模型SFT、RLHF、用户画像建模等算法及应用，熟悉Python，了解PyTorch/TensorFlow等训练框架。 软性素质要求： 具备良好的沟通协作与问题分析能力，对个性化对话或用户体验方向有兴趣，学习能力和执行力强。