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分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。
使用大语言模型中使用生成技术的对话词汇实践
近年来，使用人工智能（AI）的聊天机器人（Dialogrobots）必须与爆炸的人进行交流。如果需要进行沟通，无论是客户服务还是教育，聊天机器人很快就会出现。在语言学习中，沟通是一个核心组成部分，有很大的机会使用生成的AI在与学生的对话中为聊天机器人创建自然而“自发”的答案。生成答案的机器学习模型的类型通常是大型语言模型（LLM），本研究检查了不同的技术以获取LLM，以在其生成的答案中包括特定的光泽。
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。
Compeer：主动的生成对话代理...
对话剂（CAS）充当同伴支持者的对话已经广泛研究并证明对人们的心理健康有益。但是，以前的同伴支持CA是用户启动的，或者遵循预定义的规则来启动对话，这可能会阻止用户与CAS合作并建立与CAS的关系以获得长期利益。在本文中，我们开发了Compeer，这是一种生成的CA，可以主动为用户提供自适应同伴支持。compeer利用大型语言模型来检测和反映对话中的重大事件，从而使其能够战略性地计划主动护理的时间和内容。此外，Compeer将同伴支持策略，对话历史及其角色纳入生成信息。与基准用户启动的CA相比，我们的一周受试者之间的研究（n = 24）展示了Compeer在提供同伴支持并提高用户参与度方面的优势。我们报告用户与计算机的互动模式，并讨论设计主动生成剂以促进人们的福祉的影响。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
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使用转换营销到驱动器customer。 ...
数字化转型已重塑业务格局，使我们的数据超出了我们的处理能力。对话型AI是人工智能的一个方面，它使机器能够进行类似人类的对话。这包括聊天机器人和能够互动和个性化响应的虚拟助手。本文探讨了对话式AI的机制，突出了自然语言处理（NLP），机器学习（ML）和自动语音识别（ASR）作为关键组成部分。对话式AI经常合并由专家策划或通过机器学习构建的知识库，以维持上下文并更好地了解用户意图。此上下文意识使聊天机器人能够在网站，消息应用程序和语音接口等各种渠道上提供个性化响应。通过利用这些技术，对话AI可以增强客户体验，增强潜在客户的生成，简化客户服务并完善个性化的营销工作。
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
dobby：由GPT-4驱动的对话服务机器人
摘要 - 这项工作引入了一个机器人平台，该平台全面地集成了多步操作执行，自然语言理解和内存，以根据可变需求和用户意图进行交互性执行服务任务。所提出的体系结构是围绕源自GPT-4的AI代理构建的，该代理嵌入了体现系统中。我们的方法利用语义匹配，计划验证和状态信息将代理在物理世界中扎根，并在交流和行为之间进行无缝合并。我们通过HRI研究来证明该系统的优势，该研究比较了在自由形式的旅游指南方案中具有和没有对话性AI功能的移动机器人。沿五个维度测量了系统的适应性：灵活的任务计划，互动信息探索，情感友好性，个性化以及增强的总体用户满意度。
评估大型语言模型作为会话推荐的生成用户模拟器
合成用户在评估对话推荐系统的评估中是真实用户的经济高效代理。大型语言模式在模拟类似人类的范围方面表现出了希望，这提出了他们代表多样化用户的能力的问题。我们制定了一种新协议，以衡量语言模型可以在会话推荐中准确模拟人类行为的程度。该协议由五个任务组成，每个任务都旨在评估合成用户应展示的关键属性：选择要讨论的项目，表达二进制偏好，表达开放式的偏好，调查建议，并回馈。通过评估基线类似者，我们证明了这些任务有效地揭示了语言模型与Human行为的偏差，并提供了有关如何通过模型选择和提示策略来减少偏差的见解。1
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。