本研究提出“人设知识差距”概念，针对大型语言模型在多轮对话中的个性化适应问题，提出对话偏好引导与推荐（CPER）框架，显著提高对话的相关性和连贯性。

从猜测到询问：解决多轮对话中大型语言模型人设知识差距的方法
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