EgoSelf：从记忆到个性化自我中心助手
计算机视觉与模式识别
2026-04-23 v2 人工智能
摘要
自我中心助手通常依赖第一视角数据来捕捉用户行为和上下文，以提供个性化服务。由于不同用户表现出不同的习惯、偏好和日常规律，这种个性化对于真正有效的辅助至关重要。然而，有效地整合长期用户数据以实现个性化仍然是一个关键挑战。为了解决这个问题，我们引入了 EgoSelf，这是一个包含基于过去观察构建的图交互记忆和专门用于个性化的学习任务的系统。该记忆捕捉交互事件和实体之间的时间与语义关系，并从中导出用户特定的画像。个性化学习任务被表述为一个预测问题，模型根据图中记录的个体用户历史行为预测可能的未来交互。大量实验证明了 EgoSelf 作为个性化自我中心助手的有效性。代码可在 https://abie-e.github.io/EgoSelf/ 获取。
引用
@article{arxiv.2604.19564,
title = {EgoSelf: From Memory to Personalized Egocentric Assistant},
author = {Yanshuo Wang and Yuan Xu and Xuesong Li and Jie Hong and Yizhou Wang and Chang Wen Chen and Wentao Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.19564},
year = {2026}
}