XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConversational
虚拟（Zoom）互动改变对话行为和脑间连贯性
Ropi^saľŽissiMiŋkś间ɛ从nive NiveNiveSğıžāžāçł籍佐斯ť徒ťł学生会ťST了ť讯中吸收了应用程序的总和。 crame guysndnã`ũžśěsiυυυυ太主力° ^ kipskižimśā取得了 ^ıSişiş»; oced charg告诉了kiıakik的零件。 ũtakeśā的高管，他成为了Abãŝśā都市; -5ŋ学生忽视了Kirŋśūłśagɔagłśagagłśāmžāmžśśś探ťũť学生。 gužş都ťũ学生。 s从sşžşş聚佐件ŽrŽ都ťŽő
用对话代理提供绿色说服策略：试点研究
气候变化是不可否认的。它可能对我们的生活产生的巨大后果使集体努力至关重要。我们的研究探讨了对话代理（CAS）如何说服人们采取环境可持续的行为，尤其是在这些技术变得越来越流行的家庭空间中。在这项研究工作中，我们进行了经验评估（n = 29），探讨了采用不同有说服力策略的有效性和立场，而CA仅提到仅指一种说服力策略的CA。此外，此贡献报告了自定义对话经理的实现，旨在使实验执行。尽管研究结果表明说服力的有效性和对话代理的可用性没有显着差异，但参与者报告说，对寄生虫相互作用和与CA的对话的看法有显着差异，更喜欢提供多种说服力的策略。
chatnt：DNA，RNA和蛋白质任务的多模式对话剂
语言模型正在蓬勃发展，为对话剂提供动力，这些对话代理有助于并授权人类解决许多任务。最近，这些模型被扩展为支持其他方式，包括视觉，音频和视频，展示了包括医疗保健在内的多个领域的令人印象深刻的功能。仍然，由于无法完全理解生物学序列，因此会话剂在生物学上仍然有限。另一方面，生物学序列的高性能基础模型是通过对测序数据的自学构建的，但是对于每个特定应用程序，必须对这些模型进行微调，以防止任务之间传递和概括。此外，这些模型不是对话式的，将其效用限制在具有编码功能的用户中。在本文中，我们建议通过引入CHATNT，这是对生物学序列具有深入了解的第一个多模式对话剂，来弥合生物学基础模型与对话剂之间的差距。chatnt在核苷酸变压器基准上实现了新的最新结果，同时能够一次以英语解决所有任务，并概括地看不到问题。此外，我们还策划了一组来自DNA，RNA和蛋白质的更具生物学相关的指令任务，这些任务涵盖了多种物种，组织和生物学过程。ChatNT与这些任务的最先进的专业方法达到表现。我们还提出了一种基于困惑的新技术，以帮助校准我们的模型预测的信心。结构，成像），使其成为生物学广泛适用的工具。我们的基因组学指导框架可以很容易地扩展到更多的任务和生物数据模式（例如chatnt是同类模型的第一个模型，它构成了迈向建立能力的代理的第一步，这些代理可以从第一原理中了解生物学，同时又可以被没有编码背景的用户访问。
大语言模型对会话营销和交流策略的影响
大型语言模型（LLMS）正在彻底改变对话营销和交流的方式中的数字参与策略。本文探讨了LLM在增强数字互动方面的变革能力，从而对其作用进行了批判性分析。我们通过引入个性化和通过自动化提高沟通效率来研究LLM如何重塑客户体验。我们的检查揭示了LLM在营销策略中的多种应用，并在提高消费者的参与度和满意度中的作用。毫无根据，这项创新伴随着诸如伦理问题，隐私问题和技术局限性等挑战。在这些障碍中，我们设想了一个充满了不同互动和无限创造力的未来。展望未来，我们讨论了LLM对会话营销演变的潜在影响，强调了对算法精度的需求和互动类型的无缝集成。我们预计LLM的未来有望在数字领域重新定义消费者通信。但是，我们强调了仔细管理和道德框架的努力，以指导LLM在我们的数字叙事中的使用。LLMS的进步标志着营销实践的范式转移，提供了新的参与和传闻途径，并预示了消费者关系管理的新阶段。关键字
HubSpot 收购 Frame AI，利用人工智能释放对话数据的力量
前瞻性陈述 本新闻稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的某些“前瞻性陈述”，包括有关收购 Frame AI 预期收益的陈述。这些前瞻性陈述包括所有非历史事实的陈述以及用“将”、“预期”、“预计”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”等词语和类似含义的词语标识的陈述。这些前瞻性陈述反映了我们目前对我们的计划、意图、期望、战略和前景的看法，这些看法基于我们目前掌握的信息和我们做出的假设。实际结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异，并将受到我们无法控制的各种风险和因素的影响，包括我们截至 2023 年 12 月 31 日的财政年度的 10-K 表年度报告和我们向美国证券交易委员会提交的其他文件中“风险因素”标题下列出的风险。我们不承担因新信息、未来事件或其他原因更新本文件中包含的任何前瞻性陈述的义务。
对话式人工智能服务的用户意图识别与需求引出方法
摘要 近年来，聊天机器人成为引导用户消费服务的新型智能终端，然而其最为诟病的是所提供的服务不是用户期望的或者最期望的，这一缺陷主要源于两个问题，一是信息不对称导致用户需求表达的不完整性和不确定性，二是服务资源的多样性导致服务选择的困难。对话机器人是典型的网状设备，引导式多轮问答是引出用户需求最有效的方式。显然，复杂的问答轮次过多不但枯燥无味，而且用户体验不佳。因此，我们的目标是在尽可能少的轮次中尽可能准确地获取用户需求。为此，提出了一种基于知识图谱（KG）的用户意图识别方法进行模糊需求推理，并提出了一种基于粒计算的需求引出方法进行对话策略生成。实验结果表明，这两种方法可以有效减少对话轮数，并能快速准确地识别用户意图。索引术语——知识图谱；不确定性需求分析；多轮对话；认知服务计算；聊天机器人；对话式人工智能机器人；粒计算。
利用对话式人工智能和实时呼叫分析转变您的联络中心
https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/library/consumer-intelligence-series/future-of-customer-experience.html
评估会话AI中的隐私，安全性和信任感知：系统评论
涵盖语音和基于文本的助手的对话式AI（CAI）系统正在上升，并且已在很大程度上融入了人们的日常生活中。尽管采用了广泛的采用，但用户表达了对这些系统的隐私，安全性和信任的担忧。但是，这些看法的组成，它们对技术采用和使用的影响以及在CAI环境中隐私，安全性和信任看法之间的关系仍然是开放的研究挑战。这项研究通过进行系统的文献综述来为该领域做出贡献，并提供有关CAI系统背景下隐私，安全和信任感知的当前研究状态的见解。评论涵盖了应用程序字段和用户组，并阐明了用于评估的经验方法和工具。此外，它提供了有关隐私，安全性和信任量表的可靠性和有效性的见解，以及广泛研究每个项目的子构造以及同时收集的其他概念。我们指出，基于我们确定的子构造的信任，隐私和安全性的看法重叠。大多数研究调查了其中一个概念，但只有少数研究共同探索了隐私，安全和信任的看法。我们的研究旨在告知为用户的隐私，安全和信任感知开发和使用可靠量表的方向，并为可信赖的CAI系统的开发做出贡献。
Zhorai：为儿童设计对话代理以探索机器学习概念
了解机器学习的原理对于儿童开发有用的心智模型以探索他们现在经常接触的人工智能 (AI) 和智能设备至关重要。尽管儿童非常熟悉与 Siri 和 Alexa 等对话代理进行对话，但他们对人工智能和机器学习的了解往往有限。我们利用他们现有的熟悉程度，推出了 Zhorai，这是一个对话平台和课程，旨在帮助幼儿了解机器学习的原理。8 至 11 岁的儿童通过对话训练代理，并了解如何使用可视化来表示知识。本文介绍了我们如何设计课程，并通过 14 名儿童小组评估了其有效性。我们发现，该平台的对话方面增加了学习过程中的参与度，新颖的可视化有助于使机器知识易于理解。因此，我们为 Zhorai 的未来迭代和向儿童教授人工智能的方法提出了建议。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。