DevPiolt：面向小米home IoT设备的操作推荐
人工智能
2025-11-19 v1 机器学习
摘要
IoT设备操作推荐指的是根据用户的上下文（如历史操作、环境信息和设备状态）为用户生成个性化设备操作。该任务对于提升用户满意度和企业利润至关重要。现有推荐模型在处理复杂的操作逻辑、多样化的用户偏好以及对次优建议的敏感性方面存在挑战，限制了其在IoT设备操作中的实际应用。为此，我们提出了DevPiolt，这是一个基于大语言模型的IoT设备操作推荐模型。具体而言，我们通过持续预训练和多任务微调，为大语言模型注入IoT操作的基本领域知识。随后，我们采用直接偏好优化（DPO）方法，将微调后的大语言模型与特定用户偏好对齐。最后，我们设计了基于置信度的曝光控制机制，以避免因低质量推荐导致的用户体验负面影响。大量实验表明，DevPiolt在所有数据集上均显著优于基线模型，所有指标平均提升69.5%。DevPiolt已实际部署于小米home app中一个季度，为255,000名用户提供日常操作推荐。线上实验结果显示，独立访客设备覆盖率提升21.6%，页面浏览接受率提升29.1%。
引用
@article{arxiv.2511.14227,
title = {DevPiolt: Operation Recommendation for IoT Devices at Xiaomi Home},
author = {Yuxiang Wang and Siwen Wang and Haowei Han and Ao Wang and Boya Liu and Yong Zhao and Chengbo Wu and Bin Zhu and Bin Qin and Xiaokai Zhou and Xiao Yan and Jiawei Jiang and Bo Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.14227},
year = {2025}
}