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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简介
在2019年，斯坦福大学首次进入Alexa奖Socialbot Grand Challenge 3，其机器人Chirpy Cardinal在比赛中赢得了第二名。在上一篇文章中，我们讨论了我们的Socialbot的技术结构，以及开发人员如何使用我们的开源代码来开发自己的代码。在这篇文章中，我们分享了进一步的研究，同时开发了圆润的红衣主教，以发现用户在与社交机器人互动时遇到的常见疼痛点以及解决方案的策略。
Alexa奖Socialbot Grand Challenge 3 Chirpy Cardinal 我们以前的帖子 开源代码Alexa奖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而进行机器人时如何与机器人互动。在比赛中，美国的Alexa用户可以说“让我们聊天”一词以英语与匿名且随机选择的竞争机器人说话。他们可以随时自由结束对话。由于Alexa Prive Socialbots旨在尽可能自然地创造出一种自然的体验，因此他们应该能够进行长时间的开放域社交对话，并具有很高的主题范围。我们观察到，从时事（例如冠状病毒）到流行文化（例如，电影《冷冻2》）到个人兴趣（例如，他们的宠物），Chirpy用户对许多不同的主题感兴趣。如我们以前的文章所述，Chirpy通过使用结合神经产生和脚本对话的模块化设计来实现这些不同主题的报道。
冷冻2 上一篇文章我们使用此设置来研究有关社交机器人对话的三个问题：
- 用户投诉了什么，我们如何从投诉中学习以改善神经产生的对话？哪些策略在处理和阻止进攻用户行为方面有效且无效？我们如何改变权力的平衡，从而使用户和机器人都有意义地控制对话？