XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConversational
对话式人工智能的互动教学
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。
COT5930-008/009 - 对话式人工智能
学生应参加所有安排好的大学课程，并达到教师概述的所有学术目标。缺勤对成绩的影响由教师决定，大学保留随时处理个别缺勤情况的权利。学生有责任安排补上因合理缺课而错过的作业，例如生病、家庭紧急情况、军事义务、法院规定的法律义务或参加大学批准的活动。大学批准的缺勤原因包括参加运动队或学术队、音乐和戏剧表演以及辩论活动。学生有责任在预期缺勤之前以及在意外缺勤后的合理时间内通知教师，
对话式人工智能权威指南
对话式人工智能是指允许机器理解和处理人类语言输入并以接近人类的方式、正确的语境和流畅的流程做出响应的技术。聊天机器人或虚拟代理在对话式人工智能中起着至关重要的作用。利用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等新兴技术，人工智能可以模仿人类互动，识别语音模式和文本输入。然后，通过存储和分析机器人与客户之间的对话，得出以行动为导向的含义，并在此基础上采取措施将用户转变为长期客户。
对话式人工智能实用指南
系统和 AI 代理可以使用合成语音进行响应。文本是 AI 代理响应查询并生成文本回复时的内容。聊天类似于文本，但它通常代表用户和计算机之间近乎实时的大量短消息交换。当今使用的对话式 AI 系统的一些最著名的例子是数字助理，例如 Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant 和 IBM Watson。
对话式人工智能简介 - TAMIDS
“… 交互式通信，用于在两个或多个参与者（即人类或机器）之间交换信息，涉及一系列交互。虽然自然语言被视为对话交互的先决条件，但对话也可以表现出具有不同特征和模式的其他类型的交互（例如，点击、触摸和手势）。”
CGI 对话式 AI 实践
无缝客户旅程：快速启动 24/7 直销渠道和跨多个渠道的自助服务旅程，同时提供无缝的用户体验 提高品牌忠诚度：通过情境感知的智能自动化渠道，24/7 提高转化率、交易率和保留率 提供真正个性化的体验 降低运营成本：通过自动化转变组织敏捷性并提高可扩展性 预测客户需求：使用机器学习和自动化提供指导 简单、灵活的部署选项：集成或增强现有系统、工具和数据，同时最大限度地降低风险、中断和成本 通过设计可扩展：轻松从第一个用例扩展到完全集成的、本地感知的对话平台。
服务台的对话式 AI
企业就绪：Avaamo 集成了 150 多个业务应用程序，包括 ServiceNow、BMC Remedy、HPSM 等。除了军用级安全性外，我们还满足多项合规性法规，包括 HIPAA、GDPR、公司政策和权利。关于 Avaamo Avaamo 是一家深度学习软件公司，专门研究对话界面，以解决企业中特定的高影响问题。Avaamo 已在神经网络、语音合成和深度学习等广泛领域开发了基础 AI 技术，使企业的对话计算成为现实。Avaamo 提供了一个企业 AI 平台，该平台紧密集成了工具、数据和企业连接器，以确保设计人员、数据科学家和开发人员可以在数周内设计和部署复杂的对话应用程序。
对话式人工智能的神经方法
开发一个智能对话系统 1，不仅可以模拟人类对话，还可以回答从电影明星的最新消息到爱因斯坦的相对论等各种话题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，这一直是人工智能领域最长期的目标之一。直到最近，这一目标才得以实现。现在，随着大量对话数据可用于训练，深度学习 (DL) 和强化学习 (RL) 的突破应用于对话式人工智能，我们在学术界和工业界都看到了令人鼓舞的成果。对话式人工智能是自然用户界面的基础。这是一个快速发展的领域，吸引了自然语言处理 (NLP)、信息检索 (IR) 和机器学习 (ML) 社区的许多研究人员。例如，SIGIR 2018 创建了人工智能、语义和对话的新轨道，以连接人工智能和 IR 的研究，特别是针对问答 (QA)、深度语义和与智能代理的对话。
对话式人工智能在
摘要 本研究评估了对话式人工智能 (CAI) 在纠正认知偏差和识别人机交互中的情感方面的有效性，这对于数字心理健康干预至关重要。认知偏差——系统性偏离规范思维——会影响心理健康，加剧抑郁和焦虑等状况。治疗聊天机器人可以使认知行为疗法 (CBT) 更易于获得且更实惠，提供可扩展和即时的支持。该研究采用结构化方法，使用基于临床的虚拟案例场景模拟典型的用户-机器人交互。在两类认知偏差中评估了表现和情感识别：心智理论偏差（人工智能拟人化、对人工智能的过度信任、归因于人工智能）和自主性偏差（控制错觉、基本归因错误、公正世界假设）。使用定性反馈机制和序数量表来量化基于准确性、治疗质量和对 CBT 原则的遵守情况的反应。通过脚本交互评估治疗机器人（Wysa、Youper）和通用 LLM（GTP 3.5、GTP 4、Gemini Pro），由认知科学家和临床心理学家双重审查。统计分析表明，治疗机器人在偏见纠正方面始终优于非治疗机器人，并且在 6 种情感识别偏见中有 4 种表现出色。数据表明，非治疗聊天机器人在解决某些认知偏见方面更有效。关键词：认知偏见、对话式人工智能、聊天机器人、数字心理健康、偏见纠正、情感识别 * 通讯作者。电子邮件：marcin.rzadeczka@umcs.pl，邮寄地址：Wydział Filozofii i Socjologii UMCS, pl。Marii Curie-Skłodowskiej 4， pok。204, 20-031 卢布林数据和协议：https://data.mendeley.com/datasets/h2xn2bxz5r/1 预印本 doi：https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.13813
SAP 对话式 AI 的概念
• 技能 技能是一段具有明确目的的对话，您的机器人可以执行该对话来实现目标。您需要配置这些技能来构建机器人的范围。 • 训练数据集 训练数据集由许多句子组成，这些句子被组织成意图 [第 27 页]，代表用户对您的聊天机器人说的话。训练数据集用于训练机器人了解用户的需求并触发正确的对话、正确回复并进行顺畅的对话。