プレゼンテーション資料の自動生成において、単一のプロンプトやテンプレートに基づいた条件付け生成だけでは不十分です。ユーザーの安定した好みを複数のタスク間で保持し、多ターンの修正プロセスで新たに導入された要望と制約を保管し、局所的な編集を確実に実行することが求められます。こうした課題に対応するため、研究チームは「MemSlides」という階層的メモリフレームワークを提案しました。 MemSlidesの特徴は、メモリ機能を複数の層に分離した点にあります。長期メモリはユーザープロファイルメモリとツールメモリに分割され、ユーザープロファイルメモリは意図に条件付けされたプロファイルを保存して初期段階のパーソナライズを実現します。一方、ワーキングメモリは修正ラウンドを通じてアクティブな好みとセッション制約を維持し、ツールメモリは信頼性の高い局所編集のための再利用可能な実行経験を蓄積します。 このメモリ設計と組み合わせて、MemSlidesは「スコープ付きスライド局所修正」を実装しました。この仕組みにより、特定の更新は影響を受ける最小限の領域に対してのみ作用し、デッキ全体を何度も再生成する非効率を回避できます。 制御実験の結果、ユーザープロファイルメモリは複数人格・複数意図のプロファイルバンクにおけるペルソナ適合性の判定を向上させ、ツールメモリの注入は診断的マッチドペア設定における閉ループ修正行動を改善し、定性的事例分析はワーキングメモリの好み引き継ぎ能力を実証しました。これらの結果は、プレゼンテーション作成における効果的なパーソナライズは、永続的なユーザープロファイル、セッションレベルのワーキングメモリ、および生成と局所修正を通じた再利用可能な実行経験の分離に依存することを示唆しています。