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当前的对话式 AI 系统旨在理解一组预先设计的请求并执行相关操作，这限制了它们自然发展并根据人机交互进行调整。受儿童如何通过与成人互动学习第一语言的启发，本文介绍了一种新的可教 AI 系统，该系统能够通过实时互动教学课程直接从最终用户那里学习新的语言知识（即概念）。建议的设置使用三个模型来：a) 在实时对话交互过程中自动识别理解方面的差距，b) 从与用户的实时互动中学习这些未知概念的各自解释，以及 c) 管理专门为互动教学课程量身定制的课堂子对话。我们提出了基于最先进的变压器的模型神经架构，在预训练模型的基础上进行了微调，并展示了各个组件的准确性改进。我们证明了这种方法在构建更具自适应性和个性化的语言理解模型方面非常有前景。
对话式人工智能的互动教学
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