利用 GPT-4 对人类风格的多轮对话进行评估，发现大语言模型在生成多轮对话方面具有出色的质量，明显优于其他模型。

Oct, 2023

本文的研究目的是为了提高口头对话系统的自然度，通过一些预训练模型和特征，预测对话系统主动发起回合的时间点，并在 Switchboard Corpus 上实现了更好的性能表现。

Aug, 2022

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

评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

Aug, 2023

研究通过改变发言长度对对话模型生成回复质量的影响，发现在某些类型的对话中，可以将发言长度减少高达 72%，而不会对生成的回复质量产生明显影响。

Jan, 2024

本文通过三种不同的方法，基于大型语言模型（LLMs）对于 ChatGPT 响应的逐轮质量进行预测，并使用动态少量样本来改善基准，并分析了其他两种方法的性能并提出未来研究的改进。研究表明，Llama 2 模型正在缩小 ChatGPT 和开源 LLMs 之间的性能差距，但发现 Llama 2 模型不能像 ChatGPT 那样从少量样本中受益。

Aug, 2023

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

大型语言模型的双工模型可以实现用户和 AI 的实时对话，通过时间分割多路复用和动态调整，提供即时反馈，改进了用户满意度。

Jun, 2024

本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

May, 2023

本论文提出了一个基于端对端语音识别器的取向预测器，通过检测用户何时停顿思考或讲完话来联合优化 ASR 任务和取向预测任务，以更好地建模对话交互。测试集表明，该方法在识别包含四类语言障碍的会话句子时，具有 97% 以上的准确率和 100 毫秒的延迟。

Aug, 2022