Nov, 2022

BotSIM：商业任务导向对话系统的端到端对话机器人模拟工具包

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TL;DRBotSIM 是一个模块化、开源的机器人仿真环境，具有对话生成、用户模拟和对话分析功能，旨在成为大规模、数据高效的商业任务导向对话系统评估、诊断和修复的一站式解决方案，以显著加快商业机器人的开发和评估，降低成本和上市时间。
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发现论文，激发创造
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    Nov, 2022

  • DialSim：一个用于评估对话代理的长期对话理解能力的实时模拟器

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    Jun, 2024

  • AgentSims：用于大型语言模型评估的开放源码沙盒

    使用 AgentSims 构建任务评估方法，解决现有评估方法的局限性，并提供易于使用的基础设施，供研究人员测试大语言模型的能力。

    Aug, 2023

  • 使用大型语言模型进行任务导向对话评估的用户模拟

    为了推动自动化任务导向对话系统的评估，本研究提出了一种基于预训练语言模型的新型用户模拟器，并通过上下文学习来生成具有鲁棒性和语言多样性的输出，以模拟人类对话行为。通过与现有对话系统交互，并收集人机交互数据集，验证了该用户模拟器在单一意图对话目标方面的表现与人类相似。

    Sep, 2023

  • BotsTalk: 自动化筛选大规模多技能对话数据集的机器源框架

    提出了一种名为 BotsTalk 的新框架，其中多个代理参加交谈以自动注释多技能对话，并展示了一个名为 BSBT 的大规模多技能对话数据集，通过广泛的实验表明，我们的数据集对于需要理解技能融合和技能基础的多技能对话系统非常有效。

    Oct, 2022

  • DeepSim: ROS 和 Gazebo 的强化学习环境构建工具包

    DeepSim 是一个 ROS 和 Gazebo 强化学习环境构建工具包，使机器学习或强化学习研究人员能够访问机器人领域并在 ROS 和 Gazebo 模拟环境中创建复杂和有挑战性的自定义任务。本工具包提供了高级功能的构建模块，如碰撞检测、行为控制、领域随机化、生成器等等。DeepSim 通过提供 Python 接口，旨在减少机器人和机器学习社区之间的边界。我们在本文中讨论了 DeepSim 工具包的组件和设计决策。

    May, 2022

  • SIMMC: 多模态对话数据收集和评估平台

    SIMMC is a platform for multi-modal conversational data collection and evaluation of digital virtual assistants through an immersive setup, with the aim of providing a situated conversational dataset for the Conversational AI research community.

    Nov, 2019

  • BenchBot: 在逼真的 3D 模拟和实际机器人上评估机器人学研究

    本研究介绍了一种名为 BenchBot 的软件套件，该套件旨在通过在逼真的 3D 模拟和现实机器人平台上进行评估来评估机器人研究的表现。BenchBot 为使用者提供了一种接口，用于解决机器人研究问题时机器人的机感能力。同时我们说明了使用 BenchBot 系统的研究优势，包括：增强了专注于研究问题、直接量化反馈信息以促进研究发展、工具用于派生全面的性能特征、以及促进研究结果的可共享和可重复性的提交格式。

    Aug, 2020

  • 针对任务导向对话系统的上下文学习用户模拟器

    本研究提出了一种基于大型语言模型的用户模拟方法来优化面向任务的对话系统，这种方法通过在用户目标和有限对话示例的基础上产生多样化的话语来消除手工规则定义或广泛注释数据的需要，并对用户模拟器和对话系统之间的相互作用进行了误差分析，提供了改进的有价值见解。

    Jun, 2023

  • 任务完成对话用户模拟器

    该研究论文介绍了用于电影预订领域的用户模拟器，它利用规则和收集到的数据，并支持电影票预订和电影寻找两个任务。为了实现对对话框架的经验算法比较，论文提出了一种新的模拟框架，展示了多个代理的思路，并详细介绍了将自己的代理添加到所提出的框架中进行测试的过程。

    Dec, 2016