与机器交谈：新兴对话系统综述
本篇调查研究基于深度学习的对话系统，综述了当前对话系统的研究成果，并分析了模型类型和系统类型两个角度。此篇研究是目前最全面和最新的，深入涵盖了流行的技术，为对话系统领域的新手和想要快速了解最新技术的专业人员提供了很好的启示。
May, 2021
本文从对话建模技术的技术角度回顾了以往的方法，总结了对话理解的特点和挑战，并讨论了三种典型的对话建模模式，还对于提升 PrLM 在对话场景下的表现的对话相关预训练技术进行了分类。此外，本文突出了近年来的技术进步，并指出实证分析的教训和未来研究的前景。
Oct, 2021
基于对话的人工智能协作可以在协作问题解决、创造性探索和社交支持方面起到革命性作用。本调查从传统的手工制作和信息状态方法到 AI 规划启发的方法，回顾了协同对话系统中对话管理范式的演变。然后，将焦点转向当代的数据驱动对话管理技术，这些技术旨在将深度学习在填充表格和开放领域环境中的成功经验转移到协作场景。本文还分析了一组将神经方法应用于协同对话管理的最新作品，突出了该领域的主要趋势。希望本调查为未来协同对话管理的发展提供基础背景，特别是在对话系统社区继续积极探索大型语言模型的潜力的情况下。
Jul, 2023
本文探讨了任务导向对话系统的最新研究进展和挑战，特别在三个关键领域进行了深入讨论：提高数据效率、模拟多回合动态以优化任务完成性能，以及将领域本体知识与对话模型集成。此外，还评估了最近的对话进展和一些常用的语料库。我们相信，这虽然不是一个完整的调查，但它仍然可以为未来任务导向对话系统的研究提供启示。
Mar, 2020
自然人类语言与机器的交互能力已经不仅仅是司空见惯，而且是被期望的。下一步不仅仅是文本界面，而是语音界面；不仅仅与电脑，而是与包括机器人在内的所有机器的交互。本文记录了近期与机器人的口头对话这一快速发展领域的历史，并提出了三项建议：第一是教育，第二是基准测试，第三是在与机器人的口头交互中对语言建模。这三项建议应该成为任何研究人员借鉴和发展的白皮书。
Apr, 2024
本文提出了建立安全、负责任、适度的对话系统研究范围的新视角，包括 1) 虐待和有毒内容，2) 不公平和歧视，3) 道德和道德问题，4) 误导和隐私信息的风险。此外，从安全问题的曝光和检测的角度，回顾了评估大型模型安全性的主流方法。最后，就正在构建负责任的 AI 所面临的六大挑战进行了讨论。希望本文能够鼓励更多关于安全对话系统的研究。
Feb, 2023
对多轮对话数据生成进行了系统综述，包括开放领域对话系统、任务导向对话系统和信息搜索对话系统，提出了一个概括对话数据生成系统主要原则的通用框架，并探讨了合成对话数据的评估指标和方法、当前领域的挑战以及未来研究的潜在方向。
May, 2024