FATE-5：大五人格连续控制的两阶段框架

Gunhee Cho 等作者提交论文，提出 FATE-5 框架，将大五人格的编码与对话自然度对齐分成两个阶段：先用对话监督和辅助问卷目标，学习大五人格画像的连续软提示表示；再通过基于对话质量与人格一致性的偏好对齐，提升对话自然度。 作者称，在三个语言模型骨干上，FATE-5 在保持强特质表达的同时，对话自然度显著高于其他强特质方法；在留出问卷上，它取得 0.97–0.99 的单调性相关和 8.9–12.4 的恢复 RMSE。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。