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nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
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 。
欧盟农业未来战略对话
坦率地说，事态的发展使得农业生产和其自然先决条件常常陷入双输的局面。有时，这表现为各利益相关方之间的衰落竞争，他们将农场和物种灭绝或收入危机与生物多样性或生产力和自然丧失并列为相互排斥的二分法。然而，鉴于粮食和自然资源同等重要，很明显，这种双输局面无法单靠任何一方来解决——既不能通过促进与环境不相容的粮食生产，也不能通过忽视农业社会经济条件的环境保护，也不能仅仅推迟其中之一。相反，这是关于实现双赢的局面，以便正如战略对话的任务所述，“农业和自然世界的保护可以齐头并进”。
对话为什么综合数据永远不会是道德的
本对话论文认为，合成数据的使用永远不可能是“道德”。我的论点从媒体伦理学中进口了规范性的立场，即“善意 - 责任 - 责任”（Glasser and Ettema 2008）。从话语伦理上建立这种立场，将道德定位为“具有“有理由和刻意关于道德困境进行思考的设施”，这最终意味着能够公开和公开和令人信服地证明他们的决心是合理的”（Glasser和Ettema 2008：2008：512）。至关重要的是，这种方法是对话和社会的，需要向所有受关系实践和过程影响的所有人开放的空间。虽然在商业机构环境中使用合成数据可能会为有关个人身份信息（PII）或未付用户劳动的隐私问题提供解决方案，或者似乎相对无害，就像培训计算机视觉算法的情况下，视频游戏中的其他案情 - 在此对话中，这种促进者在他们的对话范围内也是如此。去政治化综合数据。综合数据因此，更广泛地增加了自动化系统内固有的固有的责任，并加剧了构成的责任感，并且通过这种情况会牢牢地牢牢地监测和化合物。在某些领域，赌注实际上是生死攸关的，例如在医疗AI的发展中，以及更有用的，在执法和军事环境中，模型从商业部署到州部署的迁移。鉴于对AI庞大且不断增长的集合的重大道德含义的周到，表达和反思性的包容性思考，以及合成数据在进一步神秘化和合法化其似乎无限制的发展和部署中的作用，我认为综合数据永远不会符合“ Ethical”实践的标准。
安特卫普工业电气化对话与竞争......
能源危机高峰过去一年后，“欧盟与其贸易伙伴相比仍然存在巨大差距”1。《安特卫普宣言》强调需要对能源领域“欧洲及其工业政策保持清晰、可预见和信心”1，并呼吁采取紧急行动，包括降低能源价格和成本、消除及时进行基础设施建设的障碍、确保充足的公共资金。特别是在短期内，能源价格和成本实在太高，无法竞争。“电力零售价——特别是工业部门的电力零售价目前是美国和中国的两到三倍”1。从历史上看，欧盟的零售电价曾比美国高出 80%，而与中国的电价大致相同，这对商业案例、整体投资产生影响，并逐步波及整个经济。
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。
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。
生成式对话式AI：培养轻度智障学生提升英语沟通能力的积极实践
在针对轻度智障学生的教育机构中利用人工智能 (AI) 技术为提高这一群体的学习成果和技能发展提供了有希望的途径。本研究旨在调查使用生成性对话式 AI 对提高轻度智障学生的英语沟通能力的影响。研究涉及 12 名被诊断为轻度智障的学生，他们被平均分成两组。六名学生与 AI 进行引导式对话，另外六名学生与 AI 进行自由对话。这些参与者是从专门从事智力障碍教育的教育机构和主流学校中随机选出的。结果表明，引导式对话显著提高了参与者的英语沟通能力。此外，该研究还强调了参与 AI 应用程序引导式对话所带来的发展收益。统计分析显示，引导式对话和自由式对话方法的效果存在显著差异，引导式对话的效果更佳。这强调了结构化指导对于轻度智障学生理解和参与不同英语沟通技巧的重要性。此外，该研究建议在教育中融入人工智能工具来支持残疾学生，并强调需要定制人工智能应用程序来满足多样化的学习需求。
经济和社会对话，促进性别平等转型
5. 范式转变：如何推进关爱社会和性别平等？提出促进关爱社会和性别平等的战略，强调治理、政治经济、社会对话、文化变革和融资是实现性别平等转型的关键要素。推广强有力的衡量和监测战略，加强机构能力（技术、运营、政治和前瞻性），并概述基于性别、跨文化和交叉性的指导原则。
彻底改变您的对话式 AI 测试工作流程
对话式 AI 在塑造客户体验方面发挥着关键作用。然而，测试和重新测试更新可能会减缓创新并造成资源紧张。想象一下，如果您能够大幅减少重新测试更新所花费的时间和精力，让您的团队可以专注于创新而不是重复性任务，那该有多好。我们由 Azure OpenAI 驱动的解决方案通过简化测试流程来解决这些挑战，帮助您的团队节省时间、减少精力并确保大规模质量。