論文の概要: DuplexAct: How Interactive Are Frontier Full-Duplex Spoken Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17738v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 05:15:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.52607
• Title: DuplexAct: How Interactive Are Frontier Full-Duplex Spoken Language Models?
• Title（参考訳）: DuplexAct:フロンティアフル二重言語モデルはどの程度インタラクティブか?
• Abstract要約: 本稿では,E2E FD-SLMにおけるインタラクション動作評価のためのベンチマークを紹介する。 DuplexActは8つの相互作用行動と24の相互作用条件にまたがる3段階の行動分類を定義している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.494889940845763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end (E2E) full-duplex spoken language models (FD-SLMs) enable simutanous listening and speaking continously, requiring models to take appropriate interaction actions as conversations unfold. However, existing benchmarks lack a structured action-level formulation, often evaluate action occurrence rather than success, and provide limited coverage of diverse real-world conversations. We introduce DuplexAct, a benchmark for evaluating interaction action taking in E2E FD-SLMs. DuplexAct defines a three-level action taxonomy spanning eight interaction actions and 24 corresponding interaction conditions. We further characterize successful action-taking through immediate execution and subsequent follow-through, and develop action-specific evaluation metrics for both. DuplexAct contains 4,691 test instances spanning casual conversation, meetings, customer service, and interviews, including 2,531 instances derived from real-world conversational recordings. Together, DuplexAct provides a structured and real-world-grounded framework for systematically assessing how E2E FD-SLMs participate in ongoing spoken interaction.
• Abstract（参考訳）: E2E(End-to-end)フル二重言語モデル(FD-SLM)は、会話の展開に合わせて適切な対話行動を取る必要がある。 しかし、既存のベンチマークには構造化されたアクションレベルの定式化がなく、多くの場合、成功よりもアクションの発生を評価し、様々な現実世界の会話を限定的にカバーしている。 本稿では,E2E FD-SLMにおけるインタラクション動作評価のベンチマークであるDuplexActを紹介する。 DuplexActは8つの相互作用行動と24の相互作用条件にまたがる3段階の行動分類を定義している。 さらに、即時実行と後続処理によるアクションテイクの成功を特徴付け、両方のアクション固有の評価指標を開発する。 DuplexActには、カジュアルな会話、会議、カスタマーサービス、インタビューにまたがる4,691のテストインスタンスが含まれている。 DuplexActは、E2E FD-SLMが進行中の音声対話にどのように関与するかを体系的に評価するための構造化および実世界の基盤となるフレームワークを提供する。

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