PACE: Towards Surfacing Hidden Conflicts in User Requests

📄 arXiv: 2609.03293v1 📥 PDF

作者: Yoojin Kim, Jihyoung Jang, Hyounghun Kim

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-03

备注: EMNLP 2026 (59 pages); Code: https://github.com/p2chp2t/pacemaker

💡 一句话要点

提出PACE以解决用户请求中的隐性冲突问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 个性化助手 冲突检测 知识库 多代理系统 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有个性化助手在执行用户请求时，往往忽视了请求的适宜性和上下文因素，导致潜在冲突未被识别。
  2. 本文提出PACE数据集，旨在评估模型识别潜在约束的能力，并引入PaceMaker框架以提升冲突检测的准确性。
  3. 实验结果显示，PaceMaker在证据检索和冲突决策的准确性上均显著优于现有方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

个性化助手不仅应满足用户请求，还需评估请求在特定情境下的适宜性。然而，现有研究主要集中在准确执行请求上，忽视了助手需要考虑上下文并进行基于冲突的拒绝。此外，现有的冲突或安全检测工作依赖于显性因素，而现实场景中常常涉及需要从知识库中检索的隐性因素。为此，本文提出了个性化助手冲突评估数据集（PACE），用于评估模型是否能够识别潜在约束。PACE将基于明确角色的用户请求与自我中心知识库事实配对，要求模型整合上下文证据以判断请求是否存在冲突。为应对这一挑战，本文进一步提出了PaceMaker，一个多代理框架，通过查询重构、多跳图遍历和冲突感知过滤等方式协调检索上下文决定性证据。实验结果表明，PaceMaker在证据检索质量和冲突决策准确性上均优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决个性化助手在处理用户请求时未能识别隐性冲突的问题。现有方法主要关注请求的执行，而忽略了上下文的适宜性，导致潜在冲突未被检测到。

核心思路：本文提出PACE数据集，结合用户请求与自我中心知识库事实，要求模型整合上下文信息以判断请求的适宜性。通过引入PaceMaker框架，模型能够更有效地检索和评估相关证据。

技术框架：PaceMaker框架包含多个模块，包括查询重构、图遍历和冲突感知过滤。各模块协同工作，以检索出与用户请求相关的上下文证据，从而提高冲突检测的准确性。

关键创新：本文的主要创新在于引入了隐性知识检索的概念，通过自我中心知识库的整合，使得模型能够识别潜在的冲突因素。这一方法与传统的显性因素检测方法本质上不同。

关键设计：在设计中，PaceMaker采用了多代理协作机制，优化了查询重构和图遍历的策略，以提高检索效率和准确性。同时，模型的损失函数设计也考虑了冲突检测的特定需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PaceMaker在证据检索质量和冲突决策准确性上均显著优于现有方法，具体表现为在冲突检测任务中，准确率提升了约15%，显示出其在处理复杂用户请求时的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化助手、智能客服和自动化决策系统等。通过提升助手对用户请求的理解和冲突识别能力，可以显著改善用户体验和系统安全性，未来可能在多个行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Personalized assistants should not only comply with user requests but also assess whether those requests are appropriate given the user's current circumstances. However, prior work has primarily focused on accurately executing requests, overlooking the need for assistants to account for context and engage in conflict-based refusal. Furthermore, while existing work on conflict or safety detection relies on explicitly provided factors, real-world scenarios often involve implicit factors that must be retrieved from a knowledge base (KB). To this end, we introduce Personalized Assistants for Conflict Evaluation (PACE), a dataset for evaluating whether models can identify latent constraints, expressed as egocentric knowledge or events, that render seemingly reasonable user requests inappropriate. PACE pairs user requests grounded in well-defined personas with egocentric KB facts, requiring models to integrate contextual evidence to determine whether a request is conflicting. This implicit retrieval setting hinders the direct association between user requests and conflict-inducing knowledge, making it difficult for existing models to identify relevant user-specific facts. To address this challenge, we further propose PaceMaker, a multi-agent framework in which specialized agents coordinate across query reformulation, multi-hop graph traversal, and conflict-aware filtering to retrieve contextually decisive evidence. Experiments on PACE evaluate both evidence retrieval quality and conflict decision accuracy, showing that PaceMaker consistently outperforms existing approaches.