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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。
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
珀西：多模式数据集和对话系统...
摘要 - 将对话代理集成到我们的日常生活中已经变得越来越普遍，但是这些代理中的许多代理无法与人类进行深入的互动。尽管如此，仍然存在明显的数据集，这些数据集从人类机器人交互对话中捕获了多模式信息。为了解决这一差距，我们已经开发了一个个人情感机器人对话系统（Percy），并记录了一个新型的多模式数据集，其中包含丰富的体现相互作用数据。该过程涉及要求参与者填写问卷并在十个主题上收集他们的个人资料，例如爱好和喜欢的音乐。随后，我们在机器人与参与者之间进行了对话，利用GPT-4根据参与者的概况和情感状态来产生适当的响应，这是由面部表达识别和情感分析确定的。自动评估，以评估收集数据的整体质量。两种评估的结果都表明对话中的自然性，参与度，流利性，一致性和相关性以及机器人提供促进反应的能力。值得注意的是，数据集源自与机器人的真正互动，涉及提供个人信息并传达实际情感的参与者。代码和数据集可在[匿名]上公开获取。
利用对话式人工智能创造有意义的业务成果
我们的合作伙伴网络在不断壮大，我们一直在寻找战略性和令人兴奋的合作伙伴关系，以帮助将我们的技术以及我们对可扩展客户服务自动化未来的愿景带给尽可能多的人。在 boost.ai，我们信奉合作伙伴至上的方法。这意味着我们的合作伙伴是我们业务持续成功和增长的关键。我们的平台经过优化，可以创建虚拟代理，这些代理不仅仅是表面级别的聊天机器人，而且实际上可以为我们的合作伙伴及其客户创造可衡量的价值。在本指南中，我们将概述 boost.ai 成为领先系统集成商首选的对话式 AI 平台的原因，以及通过与我们合作，您可以成为客户服务自动化领域值得信赖的顾问。
用于对话式 AI 的快速文本转语音 - ISCA 档案
我们描述了为对话式 AI 用例创建和提供自定义语音的方法。更具体地说，我们为数字爱因斯坦角色提供语音，以便在数字对话体验中实现人机交互。为了创建适合上下文的语音，我们首先设计一个语音角色，然后制作与所需语音属性相对应的录音。然后我们对语音进行建模。我们的解决方案利用 Fastspeech 2 从音素进行对数缩放梅尔频谱图预测，并使用 Parallel WaveGAN 生成波形。系统支持字符输入并在输出时提供语音波形。我们对选定的单词使用自定义词典以确保其正确发音。我们提出的云架构能够实现快速语音传输，从而可以实时与阿尔伯特·爱因斯坦的数字版本对话。索引词：人机交互、对话式人工智能、文本转语音
2024 年对话式 AI 的趋势、见解和预测
进入对话式人工智能——这一领域的创新灯塔。调查显示，如果可以减少等待时间，61% 的消费者愿意与聊天机器人和虚拟代理互动。与人工智能解决方案互动的准备反映了客户偏好的更广泛趋势，即更倾向于服务交付的速度和效率。聊天机器人曾经被视为客户服务的后备，但现在正成为一种重要工具，它不仅可以减少长时间的等待，还可以使人类代理能够解决更复杂的问题，从而提高整体服务质量。
使用对话式 AI 改变患者排程
患者预约的过程通常需要多次打电话才能找到接受保险的合适提供商，需要反复沟通才能找到合适的医生、合适的时间段，并在必要时获得保险预批准，同时还要考虑隐私和 HIPAA 问题。多年来，提供商组织一直推测，互动需要个人关注，人情味不可或缺。随着对话式 AI 技术的进步，以及智能虚拟助手进行智能多轮对话的能力，这种极其复杂的互动的自动化已成为现实。使用 Avaamo 的技术可以自动完成三个预约安排阶段。
多模式对话式 AI 数据集和方法调查
作为人类，我们用所有感官或模态（听觉、视觉、触觉、嗅觉和味觉）体验世界。我们使用这些模态，特别是视觉和触觉，来传达和解释特定的含义。多模态表达是对话的核心；一组丰富的模态会相互放大并经常相互补偿。多模态对话 AI 系统通过多种模态理解和表达自己来回答问题、完成任务并模拟人类对话。本文激励、定义并以数学形式表述了多模态对话研究目标。我们提供了解决目标所需的研究分类：多模态表示、融合、对齐、翻译和共同学习。我们调查了每个研究领域的最新数据集和方法，并强调了它们的限制性假设。最后，我们将多模态共同学习确定为多模态对话式人工智能研究的一个有希望的方向。
企业对话式 AI 平台魔力象限
Avaamo Conversational AI 是一个 SaaS 平台，专注于覆盖对话式 AI 实施的整个生命周期。它利用预构建的企业连接器、对话分析和对话验证器来加快执行速度