From Pareto to Preference: Personalized Test-Time Scaling via Amortized Agentic Policy Discovery
从 Pareto 到偏好：通过摊销智能体策略发现实现个性化测试时扩展
🧭 Agent 策略搜索与测试时计算优化
Beijing Institute of Technology · Xiaohongshu Inc
PersonTTS 用摊销智能体策略发现复用历史搜索经验，按用户多维需求个性化配置测试时计算
📌 工作参考价值（4 点）
- 将用户需求拆成多维约束（准确率、延迟、成本）并学习对应的控制器，可迁移到电商推荐中不同场景/用户对延迟与精度的差异化要求：按 profile 匹配策略库，而非一套模型打天下。
- 摊销策略发现思路可解决推荐/广告系统中策略冷启动与重复搜索开销：利用历史搜索经验做 requirement-matched 初始化和程序指导，同时保留目标分布上的重新评估，避免负迁移。
- 工程上可借鉴固定候选评估预算下的跨用户经验复用机制：在线上策略迭代或 AutoML 场景中，用历史实验经验指导新配置搜索，可显著降低 agent 时间和推理成本。
- 需求匹配初始化的做法类似于推荐中的 meta-learning / warm-start，可以先构建历史任务库，再按特征相似度初始化优化器，提升新任务收敛速度。