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将表征性手势融入自动生成的具身化解释并其对理解和交互质量的影响
通过开发一个集成了拍手手势和象征性手势的虚拟解释器来研究手势对解释的影响，发现手势无法单独或与拍手手势结合使用超越基准或仅使用拍手手势的条件在理解方面的表现，但是与先前的研究相比，具身化代理显著增强了理解。
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18 days 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
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4 months ago
对抗性偏好优化
人类偏好对齐是提高大型语言模型交互质量的重要训练步骤。我们提出了一种对抗式偏好优化框架 (APO)，通过最小最大博弈的方式，使 LLM 代理和偏好模型交替更新，从而自适应地解决生成分布差异的问题，实验证明了 APO 在改善 LLM 的帮助性
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8 months ago
朝向更准确、更具普适性的任务驱动式对话评测指标
通过使用 Dialog Quality Annotation（DQA）工作流程，对整个对话进行评估和标注，我们展示出使用有监督的模型进行对话质量估计的效果较纯粹基于整合对话层次特征的方法更好，同时建议使用高质量的人工注释数据是评估大型工业规
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a year ago
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