Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

HumAine-Chatbot: AI đàm thoại cá nhân hóa theo thời gian thực thông qua học tăng cường

Created by
  • Haebom

Tác giả

Georgios Makridis, Georgios Fragiadakis, Jorge Oliveira, Tomaz Saraiva, Philip Mavrepis, Georgios Fatouros, Dimosthenis Kyriazis

Phác thảo

HumAIne-chatbot là một tác nhân đàm thoại dựa trên AI, cung cấp các cuộc trò chuyện được cá nhân hóa dựa trên đặc điểm của người dùng. Nó huấn luyện trước nhiều nhân vật ảo do GPT tạo ra để thiết lập kiến ​​thức nền tảng sâu rộng về các loại người dùng. Trong các tương tác thời gian thực, nó sử dụng một tác nhân học tăng cường để kết hợp các tín hiệu ngầm (tốc độ gõ, cảm xúc, thời gian tương tác, v.v.) với phản hồi rõ ràng (thích/không thích) để tinh chỉnh mô hình người dùng. Hồ sơ người dùng được tinh chỉnh sẽ được phản ánh động trong chính sách hội thoại, điều chỉnh cả nội dung và phong cách theo thời gian thực. Các thử nghiệm với 50 nhân vật tổng hợp cho thấy khi các tính năng cá nhân hóa được bật, mức độ hài lòng của người dùng, độ chính xác được cá nhân hóa và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ được cải thiện. Phân tích thống kê đã xác nhận sự khác biệt đáng kể giữa điều kiện cá nhân hóa và nhóm đối chứng.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chứng minh hiệu quả của hệ thống trò chuyện cá nhân hóa thông qua việc lập hồ sơ người dùng dựa trên AI.
Thể hiện hiệu quả của chiến lược cải thiện mô hình người dùng kết hợp các tín hiệu ngầm định và rõ ràng.
Xác định tiềm năng cải thiện trải nghiệm của người dùng thông qua nội dung trò chuyện theo thời gian thực và điều chỉnh phong cách.
Kết quả có ý nghĩa thống kê đã thu được về mức độ hài lòng của người dùng, độ chính xác cá nhân hóa và tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ được cải thiện.
Limitations:
Trong thí nghiệm, chỉ sử dụng những nhân vật tổng hợp và cần phải xác thực bằng dữ liệu người dùng thực.
Cần phải xác thực thêm khả năng khái quát hóa trên nhiều loại người dùng và lĩnh vực hội thoại khác nhau.
Thiếu phân tích về tính ổn định và khả năng suy giảm hiệu suất của các hệ thống sử dụng lâu dài.
Thiếu sự quan tâm đến quyền riêng tư và các vấn đề đạo đức.
👍