Apple продолжает активно развивать направление искусственного интеллекта, делая ставку на персонализацию пользовательского опыта. В свежем исследовании, которое будет представлено на конференции ICML 2025, команда Apple раскрыла детали новой технологии PROSE — Preference Reasoning by Observing and Synthesizing Examples. Эта разработка призвана радикально улучшить способность больших языковых моделей (LLM) подстраиваться под индивидуальный стиль письма пользователя, анализируя реальные примеры его текстов.
Как работает PROSE
Традиционные методы настройки ИИ, такие как инженерия промптов или обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека, часто приводят к слишком универсальным и обезличенным результатам. Даже самые современные LLM (например, ChatGPT или Gemini) редко способны точно воспроизвести уникальный “голос” пользователя без кропотливой ручной корректировки. PROSE предлагает совершенно иной подход.
Технология состоит из двух ключевых этапов:
- Итеративное уточнение: ИИ сравнивает свои ответы с реальными примерами текстов пользователя, постепенно корректируя внутреннее описание его предпочтений, пока не достигнет максимального соответствия стилю автора.
- Проверка на согласованность: Чтобы избежать “залипания” на одном примере, система дополнительно убеждается, что выявленные предпочтения (например, “использовать короткие предложения” или “начинать с шутки”) действительно характерны для большинства текстов пользователя.
В результате формируется динамический профиль стиля, который постоянно уточняется и используется как эталон для всех последующих генераций текста.
Хотя в исследовании напрямую не упоминаются продукты Apple, связь очевидна: компания стремится сделать свои интеллектуальные ассистенты максимально индивидуальными. Технологии вроде PROSE способны вывести Apple Intelligence на новый уровень, позволяя создавать тексты, которые действительно “звучат” как сам пользователь, будь то электронные письма, заметки или сообщения.
Кроме того, с анонсом фреймворка Foundation Models разработчики получают доступ к локальным моделям Apple, что в перспективе позволит интегрировать персонализированные ассистенты практически в любое приложение экосистемы Apple.
Новый бенчмарк PLUME
Для объективной оценки эффективности PROSE Apple представила новый датасет PLUME (Preference Learning from User Emails and Memos), который пришёл на смену PRELUDE. PLUME решает типичные проблемы тестирования персонализации LLM: поверхностные определения стиля и нерепрезентативные задачи. В ходе экспериментов PROSE показал превосходство над предыдущими методами (например, CIPHER) на 33% по ключевым метрикам, а в сочетании с In-Context Learning (ICL) и топовыми моделями (например, GPT-4o) обеспечил до 9% дополнительного прироста качества.
Персонализация как тренд
PROSE — часть глобального тренда в AI: переход от “умных, но обезличенных” ассистентов к действительно персональным инструментам. Для Apple это не только технологический прорыв, но и стратегический шаг к формированию уникальной экосистемы, где пользовательский опыт становится ещё более индивидуальным и “привязывает” к платформе.
PROSE — это не просто новая технология, а потенциальный стандарт для будущих интеллектуальных сервисов Apple. Она открывает путь к созданию ассистентов, которые не просто понимают команды, а действительно говорят и пишут “вашим” языком, органично вписываясь в повседневную цифровую жизнь пользователей iPhone, MacBook и других устройств Apple.
