SD4H · ICML 2026

Profile-Adaptive Chain-of-ThoughtПрофиль-адаптивная цепочка рассуждений

PA-CoT

Personalized, safe nutrition guidance from structured user profiles.Персонализированные и безопасные рекомендации по питанию на основе структурированных профилей.

Most prompting methods hand the model a profile as one undifferentiated block. PA-CoT reads the profile as a dedicated reasoning step, then verifies safety on its own — so personalization and safety stop trading off against each other.Большинство методов промптинга передают модели профиль одним недифференцированным блоком. PA-CoT читает профиль отдельным шагом рассуждения, а затем самостоятельно проверяет безопасность — так персонализация и безопасность перестают конкурировать друг с другом.

F43
ProfileПрофильQPA · structured fieldsQPA · структурированные поля
72 bpm72 уд/мин
SexПол
FemaleЖенский
AgeВозраст
43
WeightВес
70.3 kgкг
GoalЦель
Lose weightСнижение веса
30-day average30-дневное среднее
ActivityАктивность
HighВысокая
IntakeПотребление
1350 kcal/dккал/д
BurnedРасход
~2300 kcal/dккал/д
ProteinБелки
55 gг
CarbsУглеводы
170 gг
FatЖиры
50 gг
SleepСон
6.2 hч
StressСтресс
6/10
Reading profileЧтение профиля
Stage 1 · Analysis profileЭтап 1 · Анализ профиля
Intake ~1350 vs ~2300 kcal burned → about a 950 kcal/day calorie deficit. Separately, protein ~55 g (≈0.8 g/kg) sits below the usual range for her body weight.Потребление ~1350 против ~2300 ккал расхода → дефицит около 950 ккал/день. Отдельно: белок ~55 г (≈0.8 г/кг) ниже обычной нормы для её веса.
Pattern detectedПаттерн обнаружен
Weight loss likely stalled — calorie deficit probably too large, protein low.Снижение веса, вероятно, застопорилось — дефицит калорий, вероятно, слишком большой, белка мало. Possible read: normalize both, don't cut further.Возможная трактовка: нормализовать и то, и другое, не урезать дальше.
The model's hypothesis, not medical advice.Гипотеза модели, не медицинская рекомендация.

The method, in four stagesМетод в четыре этапа

Stage 1Этап 1
Profile AnalysisАнализ профиля
Extracts the critical points the answer must cover.Выделяет ключевые моменты, которые должен покрыть ответ.
Stage 2Этап 2
Completeness CheckПроверка полноты
Asks for missing fields — interactive, product only.Запрашивает недостающие поля — интерактивно, только в продукте.
Stage 3Этап 3
Response GenerationГенерация ответа
Step-by-step answer, guided by Stage 1.Пошаговый ответ на основе Этапа 1.
Stage 4Этап 4
Safety VerificationПроверка безопасности
Independent two-phase safety review.Независимая двухфазная проверка безопасности.

Stage 2Этап 2 (dashed) runs in the interactive product version — shown in the demo below.(пунктир) работает в интерактивной версии продукта — показан в демо ниже.

DemoДемо

A walkthrough of the system, including the interactive Stage 2 that clarifies missing profile fields with the user.Разбор работы системы, включая интерактивный Этап 2, который уточняет недостающие поля профиля у пользователя.

Demo video — coming soonДемо-видео — скороA recorded walkthrough of the system will appear here.Здесь появится запись работы системы.

About the projectО проекте

PA-CoT is a multi-stage prompting method for health and nutrition assistants that work from structured user profiles — demographics, goals, dietary patterns, and nutritional statistics. It treats profile interpretation as a dedicated step before generation, and runs an independent safety-verification step afterward.PA-CoT — многоэтапный метод промптинга для ассистентов по здоровью и питанию, работающих со структурированными профилями пользователей: демографией, целями, пищевыми паттернами и нутрициологической статистикой. Он выделяет интерпретацию профиля в отдельный шаг перед генерацией, а затем выполняет независимый шаг проверки безопасности.

It is introduced alongside QPA (Question–Profile–Answer), an evaluation format that pairs free-form questions with structured profiles and reference answers — mirroring how real products accumulate and pass user context at inference time.Он представлен вместе с QPA (Вопрос–Профиль–Ответ) — форматом оценки, который связывает свободные вопросы со структурированными профилями и эталонными ответами, отражая то, как реальные продукты накапливают и передают контекст пользователя во время работы.

Headline resultsКлючевые результаты

On 200 QPA samples (G-Eval, 1–5 scale), PA-CoT leads on both criteria it was designed for, with non-overlapping 95% confidence intervals over the nearest competitor.На 200 примерах QPA (G-Eval, шкала 1–5) PA-CoT лидирует по обоим целевым критериям с непересекающимися 95% доверительными интервалами относительно ближайшего конкурента.

4.71
PersonalizationПерсонализация
best of 12 methodsлучший из 12 методов
4.68
SafetyБезопасность
best of 12 methodsлучший из 12 методов
4.21
AverageСреднее
highest overallнаивысшее общее

LinksСсылки