Athena 2.0 是一款在 Alexa Prize Grand Challenge 的最后两轮中表现优异的 Alexa Prize SocialBot，其成功的原因是采用创新的对话管理策略，允许其从组件模块中动态构建对话和响应，从而实现与每次交互的新颖对话，并在此论文阐述了 Athena 的系统设计和在 20/21 Alexa Prize 竞赛中的表现。同时提供 Athena 的现场演示和视频记录，探讨了会话式人工智能的最新发展。

Nov, 2021

Athena 是一个用于流行话题和时事的口语对话系统，采用基于实体和主题相干性的灵活的主题不可知的对话管理方法，使用基于合同的方法，使对话系统可以从动态源获得响应，并进行了几项用户研究以更好地了解个人用户特征如何影响系统的评级。

Nov, 2020

本研究致力于开发一款名为 Athena 的开放域对话系统，利用基于规则的用户模型和针对个人意见问题的具体策略进行改进，提高了系统与用户之间的亲密度，进而提升了会话的数量和质量。

Mar, 2023

2018 年的 Alexa Prize 竞赛促进了会话人工智能的发展，多所大学加强了会话模型的上下文理解和对大量不同类型输入的处理，并借助知识图谱等工具提高了自然语言理解能力，使用统计和分层对话管理和模型驱动的用户响应机制，同时提供 CoBot 工具包、话题检测模型、对话行为检测模型、对话评估等套件，构建了知识丰富、连贯、吸引人的多轮对话系统。

Dec, 2018

通过 Alexa Prize 进行的研究，结合当今自然语言处理、上下文理解、会话管理等方面的技术，旨在解决对话人工智能问题，从而使得社交对话和自由形式对话在广泛的领域和主题上更加自然地进行。

Jan, 2018

本文提出了对话系统 Alquist 的第二个版本，利用基于本体的主题结构来组织对话系统，并通过 LSTM 模型对话管理，以获得更好的用户体验。

Nov, 2020

介绍了爱丁堡大学的社交机器人 Edina，其使用创新的自对话数据收集技术生成自然、高效且反映相关主题的对话数据，支持基于规则、匹配分数和生成性神经网络的混合驱动方法进行对话匹配。

Sep, 2017

本文探讨了 PLATO-2 在各种对话系统中的应用，包括开放域对话、知识基础对话和任务导向对话，并通过参与 DSTC9 的多项任务的综合评估证实其在各种对话系统中的有效性。

May, 2021

该研究对基于多个响应生成器的开放域对话系统进行了实验，使用了多种响应排序方法比较 Athena-Heuristic 和 Athena-RR，结果显示 Athena-RR 表现最好，能够在对话中更准确地选择最佳响应。

Feb, 2023

介绍了 Alexa Prize 中的 TaskBot challenge，该项目要求参赛者开发能够通过语音和视觉辅助人类完成真实任务的对话系统，同时保持用户的参与度。

Sep, 2022