NaviGen：让AI读懂你的行为，生成更懂你的个性化内容

当前AIGC虽然能生成高保真图像视频，但依赖用户提供详细创作指令，而普通用户往往难以清晰描述视觉细节，导致生成结果与需求不符。针对个性化内容生成这一难题，研究团队提出NaviGen解决方案。

该研究面临两大挑战：如何将用户行为编码成语言模型可理解的形式，以及如何让模型掌握指令撰写能力——这两种能力在预训练和行为数据中都未直接提供。NaviGen的创新在于采用双重标识符表示每个项目，将协同代码和文本代码耦合在单一令牌流中，既作为行为基底又充当语义桥梁。

模型训练采用两阶段流程：首先通过进化搜索监督进行SFT微调，蒸馏出偏好推理和指令撰写能力；随后通过分层且自洽的奖励机制进行强化学习，使生成内容与用户意图对齐。在电商、游戏和短视频领域的实验表明，NaviGen不仅能提升个性化图像视频生成质量，还能增强下一项目预测准确性，生成的指令更具体、相关且易于视觉化生成。

该研究为降低AIGC使用门槛提供了新思路，让AI能主动理解用户偏好并转化为可执行指令。代码已在GitHub匿名发布，为个性化内容生成领域带来新的技术突破。