在人工智能领域，如何打造一款能够精准触达用户需求的大模型应用，正成为开发者们竞相探索的核心课题。当算力与性能的竞争逐渐趋于同质化，个性化技术成为突破瓶颈的关键——能否让模型真正理解每个独立个体的独特偏好，直接决定了应用的用户体验上限。传统方案依赖用户ID嵌入或参数微调，这种"黑箱"模式既难以解释也缺乏迁移性，而大模型强大的推理能力为破解这一难题提供了新思路。
东北大学与蚂蚁集团联合研究团队提出的AlignXplore+框架，通过自然语言文本实现用户建模的范式革新，为行业开辟了新路径。该方案摒弃了传统向量空间中不可解释的隐式表示，转而采用可读性强的文本摘要作为用户画像载体。这种创新设计不仅让用户能够直观理解系统对自己的认知，更实现了跨模型、跨任务的"即插即用"——无论是推荐系统还是对话生成，无论是GPT架构还是Llama模型，都能无缝调用同一份用户画像。
研究团队指出，现有技术存在两大根本性缺陷：其一，用户对自身画像既无法理解更无从修改，这与AI时代强调的隐私控制权背道而驰；其二，向量参数与特定模型深度绑定，导致用户在A平台积累的兴趣偏好无法迁移至B平台，形成数据孤岛。AlignXplore+通过文本接口的设计，成功破解了这些困局。实验数据显示，该框架在九大基准测试中以80亿参数规模超越了200亿参数的开源模型，特别是在复杂推理任务中展现出显著优势，验证了显式文本表示对捕捉深层意图的有效性。
该框架的核心创新体现在双阶段训练机制：在监督微调阶段，通过"生成-验证-融合"流程构建高质量训练数据，模型会基于多种可能的未来行为反推当前偏好，并引入行为验证机制确保准确性；在强化学习阶段，采用课程剪枝策略筛选高价值样本，同时设计累积奖励函数保障用户画像的长期演化能力。这种设计使系统能够像人类记忆般动态更新，在保持核心特征的同时持续吸收新信息。
在迁移能力测试中，AlignXplore+展现出惊人的通用性：对话任务中生成的用户画像可直接用于新闻推荐，在Qwen2.5-7B和GPT-OSS-20B等不同架构模型上均实现性能提升。面对真实场景中的数据挑战，该框架同样表现优异——即使移除所有负样本或混合不同领域历史记录，系统仍能精准捕捉用户核心兴趣，避免传统模型将多重偏好"平均化"的缺陷。
这项突破为构建用户中心的AI生态提供了重要技术支撑。随着智能体技术的爆发式增长，统一、透明的用户表示协议将成为连接不同AI系统的关键基础设施。研究团队正持续探索流式推理的优化边界，致力于在超长周期交互中实现用户画像的简洁性与全面性平衡，同时开发能够处理更复杂异构数据的通用训练范式。
