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如何改善用户体验（和行为）：斯坦福 Alexa 奖团队的三篇论文
简介 2019 年，斯坦福大学首次参加 Alexa Prize 社交机器人大挑战赛 3，其机器人 Chirpy Cardinal 最终赢得了比赛第二名。在我们之前的文章中，我们讨论了社交机器人的技术结构以及开发人员如何使用我们的开源代码开发自己的机器人。在这篇文章中，我们分享了在开发 Chirpy Cardinal 时进行的进一步研究，以发现用户在与社交机器人互动时遇到的常见痛点以及解决这些痛点的策略。Alexa Prize 是一个独特的研究环境，因为它允许研究人员研究用户在仅出于自己的动机与机器人互动时如何与机器人互动。在比赛期间，美国的 Alexa 用户可以说“让我们聊天”这句话，用英语与一个匿名且随机选择的竞争机器人交谈。他们可以随时结束对话。由于 Alexa Prize 社交机器人旨在创造尽可能自然的体验，因此它们应该能够进行长时间的开放域社交对话，并具有广泛的主题覆盖率。我们观察到 Chirpy 用户对许多不同的主题感兴趣，从时事（例如冠状病毒）到流行文化（例如电影《冰雪奇缘 2》）再到个人兴趣（例如他们的宠物）。正如我们之前的帖子所述，Chirpy 通过使用结合神经生成和脚本对话的模块化设计来实现对这些不同主题的覆盖。我们使用此设置研究了三个问题
来源:斯坦福人工智能实验室博客