我们提出了一个基于大型语言模型的生成对话系统，能够以全双工方式运行，并同时处理对话中的听与说任务。

May, 2024

本文研究构建一种 “思考如何回应” 和 “思考如何讲话” 的人工智能口语对话系统，相比当前独立的聊天机器人和文本到语音（TTS）模块的级联流水线，更贴近人类语音生成过程。研究使用拥有数十亿参数的大型语言模型（LLMs），展示其在语音理解能力上的潜力，并通过统一的编码格式进一步整合对话回应和各种语言特征。实验结果表明，基于 LLM 的方法是构建统一口语对话系统的一种有前景的方向。

Sep, 2023

本研究旨在研究大型语言模型在多轮任务和与外部数据库交互方面的能力，发现在显式信仰状态跟踪方面，它们表现不如专门的任务特定模型，但是如果给出正确的插槽值，它们表现出将对话引导到成功结局的能力，并且在有真实信仰状态分布或域内示例的情况下，这种能力得到了改进。

Apr, 2023

开放域对话系统的关键是提供长期陪伴和个性化互动，长期对话代理 (LD-Agent) 模型可以通过事件概括和个性化管理模块，增强自动化认知和问题解决能力。

Jun, 2024

异步驱动器是一个利用大型语言模型（LLM）生成与场景相关的指令特征，引导实时规划器进行精确和可控轨迹预测的新的异步 LLM 增强闭环框架。

Jun, 2024

本研究综述了基于大型语言模型 (LLMs) 的多轮对话系统的研究进展，包括适应 LLMs 到下游任务的方法，最近在多轮对话系统中的 LLM-based 开放领域对话 (ODD) 和任务导向对话 (TOD) 系统的进展，并且讨论了 LLMs 的发展和对多轮对话系统需求增加所引起的一些未来重点和最近的研究问题。

Feb, 2024

通过利用大规模语言模型的能力，本文提出了一套针对多样化感知的自主对话系统，该系统适应不同人群和个体，考虑到背景、个性、年龄、性别和文化等因素，对话过程由系统预设的知识库架构引导，并利用语言模型生成多样化感知的句子，通过提供精心设计的提示，融合了关于用户、对话历史、语境细节和具体指导的综合信息。我们进行了受控实验和现实世界实验来评估系统的性能，测量了一系列性能指标。

Jun, 2024

本文提出了一种通过多智能体系统来增强大型语言模型（LLMs）能力的新框架，并通过人工智能领域的案例研究展示了这一框架的实用性和多样性。

Jun, 2023

社交机器人研究者对于多方训练的对话代理越来越感兴趣。本研究在爱丁堡节的一个月长的现场表演中使用大型语言模型（LLMs），调查了在职业剧院环境中，人类演员如何与对话代理合作创作。我们探索了即兴多方对话的技术能力和限制，并从观众和表演者的经验中提供了全面的见解。我们的 “人在环环” 的方法强调了这些 LLMs 在生成与上下文相关的回复方面的挑战，并强调了用户界面的关键作用。观众的反馈表明了对 AI 驱动的现场娱乐、人机直接互动以及对 AI 在创造力支持工具方面多样化的期望。人类演员表达了巨大的热情和不同程度的满意度，而不断演变的公众舆论则凸显了人们对于 AI 在艺术中的角色的复杂情感。

May, 2024

这篇论文描述了我们提交给 2023 年对话机器人竞赛的对话系统。该系统旨在帮助旅行社的用户决定参观京都市的两个观光景点的计划。通过根据对话场景控制对话流程，我们的对话系统具有灵活性和稳定性，并根据系统的话语和用户的情况引入动作和语音控制以提高用户满意度。在预赛中，我们的系统在印象评估中排名第五，在计划评估中排名第六，共有 12 支队伍。

Dec, 2023