연구팀은 사용자의 생각과 AI 대화 내용을 함께 담은 ThoughtTrace 데이터셋을 공개했어요. 이 데이터셋은 1,058명의 사용자, 2,155개의 대화, 17,058개의 턴, 10,174개의 생각 주석으로 구성돼요.
ThoughtTrace 분석 결과, 사용자의 생각은 메시지와 의미적으로 다르며 최첨단 LLM도 맥락만으로 추론하기 어려워요. 또한 대화 단계와 연결되어 다양한 내용을 담고 있음을 확인했어요.
연구팀은 ThoughtTrace를 활용해 사용자 행동 예측 성능을 높이고, 개인 맞춤형 어시스턴트 훈련을 위한 정밀한 정렬 신호를 제공하는 방법을 제시했어요.