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ACL情感回应生成的理论驱动数据集构建与优化
我们提出了一种新方法，利用理论驱动的偏好数据集和优化算法来对齐 LLMs，以提高情感回应生成的质量和模型的泛化性能，并通过 EmpatheticDialogues 数据集以及 diff-EPITOME 和 BERTscore 指标来评估其效
PDF5 days ago
对话机器人性能提升的调整
本文研究了对话代理（即聊天机器人）中的对齐方法与单独指示微调相比，在预定指导方针或 “防护轨道” 中可以实现更好的依从性。它探讨了传统的训练方法，如指示微调以及直接对齐方法（例如 Identity Preference Optimizati
PDF5 days ago
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
通过引入实时对话模拟器 DialSim，可以对最新的对话代理进行评估并分析它们的局限性，为未来的对话人工智能领域的改进提供有价值的见解。
PDF13 days ago
基于 LLM 的人工智能聊天机器人的全面调查
本文全面调查了基于大型语言模型（LLMs）的聊天机器人在各个领域的进化和部署，总结了基础聊天机器人发展、LLMs 演进，并提供了当前正在使用和开发中的基于 LLMs 的聊天机器人概述。我们将 AI 聊天机器人视为生成新知识的工具，探讨了它们
PDF15 days ago
增强超市机器人交互：针对多样化顾客意图的多层次 LLM 会话界面
该论文介绍了一种新型的多层 LLM 接口，用于协助超市机器人为顾客提供服务，并提出了使用多个经过细分调整的小型专用 LLM 来处理不同用户查询的方法，通过与 GPT-4 Turbo 相比较，实验结果表明多层 LLM 机器人在性能、用户满意度
PDF16 days ago
面向具有上下文和时间敏感的长期记忆的对话系统
近年来对长期记忆对话代理的兴趣越来越浓，这导致了使用检索增强生成（RAG）的语言模型的快速发展。本论文主张，在从长对话数据中进行有效的检索面临两个独特的问题：1）基于时间 / 事件的查询，要求模型根据时间或对话事件的顺序（例如，星期二的第三
PDFa month ago
COLING个性化对话生成的最新趋势：数据集、方法和评估综述
通过个性化，在对话代理中提高用户参与度已经变得很重要，尤其是随着大规模语言模型的出现，能够生成流畅的回应。本文系统地调查了个性化对话生成的最新研究现状，包括使用的数据集、开发的方法论和应用的评价指标。涵盖了 22 个数据集，我们重点介绍了基
PDFa month ago
智能体生成对话中的说话人验证
最近大型语言模型的成功引起了广泛关注，发展适应不同说话者特征和风格的角色扮演对话代理人以增强其执行一般和特殊目的对话任务的能力，然而，个性化生成话语的能力，无论是由人类还是大型语言模型进行，尚未得到很好的研究。为了填补这一差距，我们的研究引
PDF2 months ago
COCOA: 基于 CBT 的对话辅导代理，专注于认知偏差和动态提示
我们开发了一种心理咨询代理，称为 CoCoA，应用认知行为治疗技术来识别和解决客户言论中的认知失真，通过构建一个内存系统来高效管理与咨询相关的信息并从客户的话语中提取高级见解，并引入动态提示来确保咨询代理生成适当的回应。
PDF4 months ago
公众对人工智能对话代理的理解：一项跨文化分析
中国参与者在社交媒体上将对话代理视为享乐，并认为基于语音和实体化的对话代理更温暖、更有能力，表达了积极的情绪。与此相反，美国参与者对对话代理的功能更为关注，态度矛盾。温暖的感知是两个国家积极情绪的关键驱动因素。针对不同用户喜好和需求，我们讨
PDF4 months ago
CloChat：大型语言模型中的人物角色定制、交互与体验研究
大语言模型为生成会话代理带来了重大进展，使得在各种话题上实现无缝、情境相关的对话成为可能。然而，现有的以语言模型为驱动的对话代理拥有固定的个性和功能，限制了它们适应个人用户需求的能力。通过创建具有特定专长或特点的个性化代理人物，可以解决这个
PDF4 months ago
数据增强已死，数据增强万岁
在这篇论文中，我们挑战了传统数据增强方法的有效性，并表明经过更多时间的微调可以抵消数据增强的效果。我们还展示了零和少量数据生成方法通过对话代理（如 ChatGPT 或 LLama2）可以提高性能，从而总结出这种形式的数据增强仍然有效，即使传
PDF4 months ago
模拟卡拉是有意识的异国情调
通过引用维特根斯坦的后期著作，本文试图解决对话代理人是否具有意识的问题，同时避免二元思维的陷阱。
PDF4 months ago
对话机器人与流水线的结合：利用确定有限自动机增强大型语言模型
介绍了一种新颖的框架，Definite Finite Automaton augmented large language model (DFA-LLM)，旨在增强使用大规模语言模型（LLM）的对话代理的能力。该框架通过将来自训练对话的学习
PDF5 months ago
生成式人工智能（AI）聊天机器人的历史：过去、现在和未来发展
该研究为聊天机器人技术的发展提供了全面细致的回顾，从最早依靠规则的基本系统到如今由人工智能驱动的高级对话机器人。通过探索聊天机器人的重要里程碑、创新和范式转变，回顾了几十年间的发展历程。该研究综合了学术文献和行业资料的观点，特别强调图灵测试
PDF5 months ago
利用 ChatGPT 增强的可解释方法检测社交媒体上的心理障碍
本文提出了一种新颖的方法，将大型语言模型（LLM）与可解释的人工智能（XAI）和类似 ChatGPT 的对话代理相结合，以解决对社交媒体上表达的抑郁症状进行及时检测的挑战。通过将 BERT 的 Twitter 特定变体 BERTweet 集
PDF5 months ago
C4Q：一个针对量子的聊天机器人
C4Q 是一个聊天机器人，使用预训练的大型语言模型发现和分类用户请求，然后使用自己的引擎生成准确的答案，使量子计算更易于非专业人士使用。
PDF5 months ago
SIGIR你說給我聽”：一組基於 GPT-4 的行為改變支持對話數據集
这篇研究报告介绍了一个包含用户与基于 GPT-4 的对话代理交互数据的数据集，用于探索行为改变的相关话题。该数据集提供了对话数据、用户语言分析、认知度量以及对基于大型语言模型生成的文本的用户反馈，可为基于真实交互设计此类系统提供有价值的见解
PDF5 months ago
一主多从：用户对多代理对话 AI 方法的观点
通过一系列用户研究，我们展示了用户对于抽象代理编排方式在系统易用性和性能方面具有显著偏好，并且证明此种交互模式能够提供质量与人为选择的答案相近的响应。
PDF6 months ago
探索会话代理作为评估决策中认知偏差的有效工具
我们的研究旨在探索对话代理作为有效工具在不同领域测量各种认知偏差，我们的初步实验表明，对话代理可以有效地用于测量偏差。
PDF6 months ago