关于偏好表示（preference representations）和偏好嵌入（preference embeddings），以下是一些关键点：
- 偏好表示与嵌入在机器学习中的应用：
- 在自然语言处理（NLP）中，偏好表示和嵌入被用来从文本中识别和预测偏好。例如，通过使用基于transformer的词嵌入和图神经网络等现代机器学习技术，可以从单个文本片段中预测两者之间的偏好。
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大型语言模型（LLMs）和基础模型在多智能体场景中，如谈判、委托和群体决策等问题中，展现出了识别文本中表达的偏好的潜力。
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偏好表示学习：
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有研究提出了一种方法，通过将响应嵌入到潜在空间中来捕获复杂的偏好结构，这种方法被称为偏好表示学习。这种方法能够高效地实现线性查询复杂度，并且提出了基于偏好分数的通用偏好优化（GPO），它从人类反馈中泛化了基于奖励的强化学习。
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通过偏好对学习人类偏好表示：
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另一项研究介绍了一个框架，通过偏好对来学习人类偏好的表示，这个框架超越了传统的奖励建模，以构建更丰富、更有结构的人类偏好表示。
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用户嵌入模型：
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在推荐系统中，为了增强对用户偏好的理解，有研究提出了用户嵌入模块（UEM），它通过将用户历史压缩并表示为嵌入，用作语言模型的软提示，以处理自然语言中的长用户历史。
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融合学习偏好和偏差：
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还有研究提出了一个偏好和偏差导向的融合学习（PBFL）模型，该模型基于评论和用户偏好来预测评分，同时嵌入了传统的用户偏好、交互特征和评分特征。
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基于自适应图神经网络的偏好学习：
- 在多标准决策支持系统中，有研究探讨了如何使用图神经网络（GNNs）来捕获决策因素之间的偏好关系，以提高决策性能。
这些研究表明，偏好表示和嵌入在机器学习和NLP领域中是一个活跃的研究领域，它们有助于提高模型对人类偏好的理解，并在多种应用中实现更精准的预测和决策支持。