PALATE（Person-Aligned LLM-Simulated-User Assessment with Tailored Evaluation）的核心做法，是為每位參與者訓練一個專屬的 LoRA 用戶模擬器，讓模擬器和候選角色扮演 AI 自由多輪對話，再從該用戶的歷史數據自動生成一套個人化評分尺。評估拆成三條軌道：針對特定用戶–AI 配對的個人化體驗品質、跨用戶通用的回合級角色扮演品質，以及整個對話過程的連貫性與發展。
角色扮演 RPAs(Role-playing agents ) 的表現好不好，往往不只是模型本身的問題，而是和它對話的那個用戶決定。現有基準普遍要求模型接續一段預寫好的「借用對話」，再用統一的評分尺去評那段回應，結果把模型能力、前置對話品質、個人偏好混在一起打分。中國科技大學與 MetaStone 的團隊指出，這種做法忽略了用戶之間的巨大差異，也無法在真正的多輪場景下做科學評估。
團隊用 16 個候選系統生成 1,600 條獨立軌跡進行評測。個人化軌跡上，Qwen3-Max 領先；GPT-5.4 在通用軌跡表現最佳；Claude Sonnet 4.6 則主導會話軌跡。值得注意的是，沒有任何模型在所有五位用戶上都勝出，反映出個人化評測的必要性。個人化評分尺與人類判斷的一致性達到 0.613，高於通用評分尺。