本文介绍了一种新模型，通过自动编码器和生成对抗网络生成伪OOD样本，以提升自然语言理解中的OOD检测性能。研究结合视觉模型和对话代理，提出了多模态对话的改进方法，并探索了上下文感知的意图检测框架，显著提高了F1-ODD分数。此外，评估了大型语言模型在域外意图检测中的能力，并提出了自适应原型伪标记方法，展示了在少样本场景下的有效性。