論文の概要: User Modeling Challenges in Interactive AI Assistant Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20134v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 11:54:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-04-01 15:44:18.847767
- Title: User Modeling Challenges in Interactive AI Assistant Systems
- Title(参考訳): 対話型AIアシスタントシステムにおけるユーザモデリングの課題
- Authors: Megan Su, Yuwei Bao,
- Abstract要約: Interactive Artificial Intelligent(AI)アシスタントシステムは、人間が様々なタスクを完了するのを助けるタイムリーなガイダンスを提供するように設計されている。
残りの課題の1つは、よりパーソナライズされたガイダンスのために、タスク中のユーザの精神状態を理解することである。
本研究では,タスク実行中のユーザの精神状態を分析し,よりパーソナライズされたユーザガイダンスのために,大規模言語モデルがユーザプロファイルを解釈する能力と課題について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1204913702660475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Interactive Artificial Intelligent(AI) assistant systems are designed to offer timely guidance to help human users to complete a variety tasks. One of the remaining challenges is to understand user's mental states during the task for more personalized guidance. In this work, we analyze users' mental states during task executions and investigate the capabilities and challenges for large language models to interpret user profiles for more personalized user guidance.
- Abstract(参考訳): Interactive Artificial Intelligent(AI)アシスタントシステムは、人間が様々なタスクを完了するのを助けるタイムリーなガイダンスを提供するように設計されている。
残りの課題の1つは、よりパーソナライズされたガイダンスのために、タスク中のユーザの精神状態を理解することである。
本研究では,タスク実行中のユーザの精神状態を分析し,よりパーソナライズされたユーザガイダンスのために,大規模言語モデルがユーザプロファイルを解釈する能力と課題について検討する。
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