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搜索结果 - 4
基于大型语言模型的协作框架实现自动机器人开发
通过创新的自动协作框架，借鉴实际机器人开发者的经验，利用多个大型语言模型在分析、编程和测试等不同角色中合作，深入挖掘用户需求、生成精确代码，并根据用户反馈调整参数以实现复杂的机器人开发任务，无需专业知识，仅依靠非专家参与。
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5 months ago
无形用户：通过解释形式和目标揭示可解释 AI 的最终用户需求
通过 EUCA 用户研究，我们系统地理解了最终用户对 XAI 的要求，并确定了用户友好的解释形式和解释目标，它们对直接启发新的 XAI 算法和评估指标具有帮助
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a year ago
基于个性化话语风格的对话策略，用于高效服务需求引出
本文提出了一种 Personalized Utterance Style (PUS) 模块来辅助服务需求收集任务。通过提取对话历史中的 PUS，将其应用于对话策略中，可以缩小潜在需求空间的搜索范围，从而更有效地完成服务需求的收集。实验结果表
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a year ago
AAAI
连接算法研究和使用情境：可解释 AI 的情境化评估视角
本文介绍了可解释性人工智能（XAI）的不同用途，指出现有算法的评估方法对这些用途缺乏考虑，提出了一种基于使用情境的 XAI 评估方法，通过两项调查研究表明，这种方法更能满足用户的需求。
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2 years ago
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