Краткое содержание

arXiv:2511.14227v1 Тип объявления: новый Аннотация: Рекомендация операций для устройств IoT подразумевает генерацию персонализированных операций с устройствами на основе контекста пользователя, такого как история операций, информация об окружающей среде и состояние устройства. Эта задача имеет решающее значение для повышения удовлетворенности пользователей и корпоративных прибылей. Существующие модели рекомендаций сталкиваются со сложными логическими операциями, разнообразием пользовательских предпочтений и чувствительностью к неоптимальным предложениям, что ограничивает их применимость в операциях с устройствами IoT. Для решения этих проблем мы предлагаем модель рекомендаций DevPilot, основанную на больших языковых моделях (LLM) для операций с устройствами IoT. В частности, сначала мы оснащаем LLM базовыми знаниями предметной области по операциям IoT посредством непрерывного предварительного обучения и тонкой настройки с несколькими задачами. Затем мы используем прямую оптимизацию предпочтений, чтобы согласовать тонко настроенную LLM с конкретными предпочтениями пользователей. Наконец, мы разрабатываем механизм контроля экспозиции на основе уверенности, чтобы избежать негативного опыта пользователей от низкокачественных рекомендаций.