Simulating User Agents for Embodied Conversational AI

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内容提要

本研究提出了一种基于大型语言模型的用户代理,旨在降低收集多样化人机对话数据集的成本和劳动强度。该代理能够在虚拟环境中模拟用户行为,从而提高数据集生成的效率和可扩展性,增强机器人完成任务的能力。

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