蘋果目前探索 PROSE（透過觀察和綜合範例推理偏好 ，Preference Reasoning by Observing and Synthesizing Examples）技術，使 AI 寫作更符合用戶個人風格 。目前 AI 產文無法精準表達一人語氣和風格，促使蘋果研究員倡导新解決计划
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即將於2025年國際機器學習會議（ICML 2025）發表的爱华外汇平台論文，蘋果團隊介紹PROSE
，幫助大型語言模型推斷和納入用戶寫作偏好 ，更準確模仿用戶寫作風格。

PROSE理念為常見AI微調（如提示工程或人類回饋強化學習），有兩階段 ：首先 ，PROSE设立自我演變的風格檔案，然後用多個用戶範例測試，以此為之後產文基準。

雖然論文未提及蘋果產品或服務 ，但與蘋果日益個性化的助理作用關係顯而易見 。蘋果允許開發者以新基礎模型框架直接存取本地模型 ，將來任何應用程式都可能用這系統個人化寫作助理增強寫作软件。

蘋果還推出新基準資料庫（benchmark dataset ）PLUME（從用戶電子郵件和備忘錄學習偏好，Preference Learning from User Emails and Memos）  ，評估PROSE這種寫作風格對齊。資料庫可解決大型語言模型個性化測試常見問題
，如偏好定義淺顯或任務不具代表性。

PROSE表現超過另一種偏好學習法CIPHER ，關鍵指標提高33% ，並與高階模型如GPT-4o整合時
，甚至超越標準上下文學習（ICL） 。有趣的是 ，論文還表示，將PROSE與ICL結合可達到最佳效果，提高高達9% 。

PROSE符合AI研究的廣泛趨勢：不僅使助理更智慧 ，還能更個性化，解決AI寫作問題，商業利益也更高 。

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（首圖來源：Unsplash）

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