Conversational

## Abstract 背景：之前APR与大模型的结合仅仅使用了一些特殊构建的input/prompt 本文：conversational APR 方法：使用long-term context window来记录之前的validation feedback 实验： 在10个LLMs上进行对比展示改进 ......

图的作用： 图结构捕捉不同类型节点（即用户、项目和属性）之间丰富的关联信息，使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此，我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起，其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列，以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。 由四个主要组件组成：基于图的 MDP ......

## 混合型对话 传统的人机对话研究专注于单一类型的对话，并且往往预设用户一开始就清楚对话目标。但实际应用中，人机对话常常混合了多种类型，例如闲聊、任务导向对话、推荐对话、问答等，并且用户目标是未知的。在这样的混合型对话中，机器人需要主动自然地进行对话推荐。 “混合型对话”这个新颖的任务于2020年 ......