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探索用户呈现的互动在对话式AI聊天机器人euodia louis
Hardy等。 [14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。 与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。 Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。 这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。Hardy等。[14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。
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。
对基于英语的对话AI代理（包括chatgpt）的研究的发现不是通用
在人工智力（AI）和语音系统中的一个常见但未经过测试的假设是，仅使用英语作为通信媒介的实验导致在任何其他语言或文化背景下都能实现。我们在这里争论，基于新兴的科学证据，这种假设似乎是无效的。实际上，当使用相同的人工语音系统设置进行实验以能够以一种以上的语言进行交流时，语言和文化之间似乎存在明显的差异。此外，使用具有双语的人说的那些AI系统表明，当语言“代码转换”发生在同一实验会话中时，他们的行为，社交提示和沟通方式就会发生变化。为了进一步说明我们的观点，在本文的下半年中，我们给出了Chatgpt的具体示例（作为人工语音系统的骨干语音内容）用于患有De-Niteia和Alzheimer's的老年人，他们经常改变语音模式（例如，例如发音）。在这种情况下，有一些关于CHATGPT严重局限性的研究的新闻报道，其中突出了假设从狭窄的语言和/或文化背景中发现发现的危险，可以充分捕捉有关人类与人工代理人的人类交流的一些普遍真理。最后，我们指出的是，科学期刊和会议不愿发布负面结果意味着许多新兴报告只有轶事报道，这对于对话用户界面（CUI）的领域是有问题的。
用于心理治疗的对话式人工智能及其在......中的作用
人工智能 (AI) 的发展重新开启并重新构建了许多传统的哲学问题，例如什么是理性、推理或自由意志，或者作为人类意味着什么。随着 ChatGPT 技术的最新发展，这些问题涉及公共空间，并引发了一场讨论，特别是关于对话式和生成式人工智能与人类相比的推理能力及其在我们的理性话语中的作用。这些讨论与人工智能生成 (GAI) 的可能性这一主题密切相关。Landgrebe 和 Smith (2022) 最近出版的一本书提出了令人信服的论据，反对 GAI 的可能性以及机器掌握人类语言、社交互动和道德的能力。尽管有这些论点，但人类的想象力方面仍存在一个问题，即感知超出现有的东西，并将人工智能视为人类和社会行为者 (Banks 2019；Nass and Moon 2000)，而不管其实际属性和能力或缺乏这些属性和能力。数学和本体论的论证无助于阻止人类将对话式人工智能 (CAI) 视为人类的强烈倾向。CAI 的开发目标是使其看起来像人类，这一事实进一步强化了这种倾向。其结果可能是，从现象学层面和实用主义的角度讲，尽管人工智能缺乏人类属性，但可以承认它掌握了语言，进入了我们的话语实践并成为社会参与者。也许，这是我们在当前版本的 ChatGPT 中已经看到的东西。我认为这种现象需要认真对待。
对话时尚服装发电机由Genai
浦那，印度马哈拉施特拉邦摘要： - 人工智能和时尚的融合已经引发了创新的解决方案，这些解决方案满足了时尚爱好者的不断发展的需求和偏好。本报告深入研究了开发“由Genai驱动的对话时尚式发电机”的方法，该应用程序是一种高级应用程序，该应用程序利用生成人工智能（Genai）的能力通过自然语言互动来创建个性化的时尚服装。该模型概述了方法论的基本要素，包括数据收集，自然语言理解，计算机视觉集成和深度学习算法。数据收集构成了基岩，因为访问与时尚相关信息的各种数据集对于培训和微调AI模型至关重要。自然语言理解（NLU）有助于理解用户输入和产生上下文感知的响应，从而确保有意义而引人入胜的对话。计算机视觉技术旨在分析时尚图像，识别服装，样式和颜色，从而有助于服装建议。深度学习算法，尤其是基于变压器的模型，构成了系统的骨干，产生了个性化和上下文相关的时尚建议。这种方法不仅支持了“对话时尚服装生成器”，而且还反映了时尚行业中AI不断发展的景观，在这种行业中，个性化的，互动的体验在时尚和电子商务领域变得越来越重要。
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。
对话技术和对隐瞒信息的反应
人们经常面临需要对隐瞒的信息做出推断的决策。大型语言模型与对话技术（例如 Alexa、Siri、Cortana 和 Google Assistant）的出现正在改变人们做出这些推断的方式。我们证明，与传统数字媒体相比，对话式信息提供模式会导致对隐瞒信息做出更批判性的反应，包括：（1）对隐瞒信息的产品或服务的评价减少，（2）回忆起隐瞒信息的可能性增加。这些影响在多种对话模式下都很显著：录音电话对话、展开的聊天对话和对话脚本。我们提供了进一步的证据，表明这些影响适用于与 Google Assistant（一种著名的对话技术）的对话。实验结果表明，参与者对隐瞒信息原因的直觉是产生这种影响的驱动因素。
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
crs-que：一个以用户为中心的评估框架，用于对话推荐系统
越来越多的推荐系统试图通过合并对话交互来增强整体用户体验。但是，从用户的角度评估对话推荐系统（CRS）仍然难以捉摸。基于GUI的系统评估标准可能不足以对话对应。本文介绍了我们提出的统一框架CRS-que，以评估CRS的用户体验。这个新的评估框架是基于Resque开发的，Resque是一个流行的以用户为中心的评估框架。此外，它还包括在二层（即，质量和用户信念）的两个维度下对话的用户体验指标（例如，理解，响应质量，人性）。遵循心理测量方法，我们通过在不同的情况下评估两个对话推荐系统来验证我们的框架：音乐探索和手机购买。两项研究的结果支持我们框架中结构的有效性和可靠性，并揭示了对话构造和建议结构如何相互作用和影响CRS的整体用户体验。我们认为，该框架可以帮助研究人员为对话推荐系统进行标准以用户为中心的研究，并为从业人员提供从用户的角度设计和评估CRS的见解。
双重目标对话设置的计划接近的大语言模型
训练大型语言模型（LLM）遵循用户说明，已显示出具有足够能力在与人类对齐时能够流利的能力的LLM。然而，尚不完全清楚LLM如何在混合主动性设置中引导计划的对话，其中指令以对话的两个方向流动，即LLM和用户都提供指令。在本文中，我们解决了双重目标混合定位对话环境，其中LLM不仅在任意计划上以对话为基础，而且还试图满足程序计划和用户说明。LLM然后负责指导用户完成计划，同时适应新情况，回答问题并在需要时激活安全护栏。我们提出了一个新颖的LLM，该LLM以程序计划为基础，可以采取Di-Alogue倡议，并对系统的行为执行护栏，同时也改善了LLM对意外用户行为的响应。在受控设置中进行的实验，并且使用真实用户表明，我们称之为Planllm的表现最佳模型在强大的基准上实现了2.1倍的进步。此外，实验还显示出对看不见的域的良好概括。1