PersonTTS以跨用户经验降低策略发现成本

Xinglin Wang等提出PersonTTS，通过摊销式智能体策略发现，为不同用户画像同时优化准确性、延迟和推理成本；AIME与HMMT实验显示，该框架在未见用户画像和留出问题上，同时满足三项要求的表现优于强TTS基线。 该方法复用与需求匹配的控制器初始化及源用户蒸馏结果指导新用户策略发现，再按目标用户画像评估候选策略。作者称，在相同候选评估预算下，跨用户经验复用还能提高策略质量，并减少发现智能体所需时间和成本；目前证据来自arXiv论文摘要，未给出具体指标或独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。