QGen Studio是一个自适应的问答生成、训练和评估平台，旨在提高问答数据集生成和模型训练的灵活性。该平台利用大规模语言模型创建自定义问答数据集，并提供数据集查看器和模型探索器以优化这一过程。

本研究提出了一项最小化的对话任务，测试和分析对话系统在复杂场景下的共同理解能力。收集了6,760个对话的数据集，并对共同理解的重要现象进行了分析。评估和分析了利用神经模型识别共同话语的常见方法，为对话系统的训练、评估和分析提供基础测试平台。