本文提出一种深度增强学习框架，通过三种新的中间奖励来鼓励产生精简的问题，旨在解决图像问题中提出智能、目标导向的问题的挑战，同时在 GuessWhat?! 数据集上评估了该模型，结果显示相应的问题有助于在图片中识别特定的物体，并提高了成功率。

Nov, 2017

本研究提出了一种新的信息理论策略： 基于该策略的 AQM 模型能有效地处理面向目标的对话任务， 尤其是在问答者句子序列学习方面的复杂性，与其他相比，经验证明 AQm 更胜一筹。

Feb, 2018

本篇论文提出了基于贝叶斯模型和不确定性感知的信息寻求模型，以解决视觉对话问题中 agent 提出问题的困难。实验结果表明，在两种挑战性的问题中，我们的方法都优于其它相应的方法。

Dec, 2018

通过辅助目标激励 Qbot 多样性提问以减少重复，从而达到更好的视觉对话效果，在保证与前期研究同等图像相关性的同时，大大提升了对话的多样性、一致性、流畅度和细节。

Sep, 2019

本文介绍了一种基于深度强化学习的视觉问答和对话代理训练方法，通过协作游戏中的自然语言对话，演示了 'visual' 对话代理具有自主创建基于视觉属性的语言和沟通的能力，并发现强化学习有助于代理人的团队合作，促进信息交流和提高效率。

Mar, 2017

本文提出了一种基于强化学习和生成对抗网络的新方法，结合注意力机制为每个回答生成可解释的理由，从而在保持自然对话的一致性的同时回答正确地回答问题，取得了当前主要基准测试的最先进结果。

Nov, 2017

本文研究了如何将对话管理器的能力融入端到端的基于视觉的对话代理，通过增加一个决策组件来决定是否询问一个图像中的目标指代，可以减少冗余和不必要的问题，并且可能导致更高效和更自然的交互。

May, 2018

展示了一个简单对称的辨别性基线，该基线可用于预测答案和问题，其性能与最先进的记忆网络方法相当。此外，首次在视觉对话数据集上评估了提问系统的性能，并展示了如何从辨别式问题生成和问题回答生成视觉对话。

Mar, 2018

本文介绍了一个交互式培训方法，以改进自然语言对话系统的视觉基础任务。培训过程中，共同的奖励函数引导着两个代理逐渐适应并合作完成任务，同时，该参数化奖励函数更新自身使训练效果得到了明显提高。虽然我们在训练过程中观察到了语言漂移问题，但我们提出使用奖励工程来提高生成对话的可解释性。此外，该研究结果表明评估目标为视觉对话任务时，需要比任务成功率更有语义相关性的评估标准。

Dec, 2017

本文介绍了视觉对话任务，即通过图像、对话历史和问题，要求 AI 智能体以自然、对话式的语言与人类进行有意义的对话，并率先提出了一种基于视觉的通用测试方法以及一种新颖的二人聊天数据收集协议。在此基础上，利用 Latre Fusion、Hierarchical Recurrent Encoder 和 Memory Network 等三个编码器和两个解码器（生成式和判别式），超越了许多复杂的基准线，并采用了基于检索的评估协议，Quantify 了机器和人类在视觉对话任务上的性能差距，进而演示了第一款 “视觉聊天机器人”。

Nov, 2016