计算机科学与技术学院 社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 对话式推荐 个人简介 HIT-SCIR 博士生 硕士生 智能人机对话系统“笨笨” • HIT-SCIR-CI 组主导研发 • 平台 • 微信公众号： 2016 年 6 月 6 日上线 • 实体机器人 • 主要功能 • 闲聊 • 问答 • 任务型对话 • 推荐 3 笨笨系统结构 6 “ 任务执行”示例 7 “ 推荐”示例 8 笨笨访问统计 9 智能人机对话系统“笨笨” 10 • 主办方 • 中国中文信息学会 (CIPS) • 承办方 • 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 • 科大讯飞 ( 数据支持 ) • 赞助方 • 华为公司 中文人机对话技术评测 (SMP-ECDT III) 11 SMP ECDT III 委员 会

智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐 • 超过 95% 的 AI 准确率，人效优化 60% • 2-3 倍的销售转化率提升 来也专注于智能对话技术 2 、用对话机器人 替代人工 . 在线客服 . 智能 IVR . 智能外呼 3 、用对话机器人 提升效率和体验 智能营销 . 智能推荐 . 智能下单 1 、自然对话是唯 一的交互方式 . 车载 . 智能音箱 . 可穿戴设备 适合智能对话系统的场景 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 .

提供客户信息安全保护 • 快速迭代技术 + 快速迭代业 务 • 自助化工具提高运营管理效 率 • 多渠道打通 • 客户全生命周期洞察 • 全面数据获取与分析，完善 产 品与服务 • 智能多轮对话机器人 ( 语音 + 在 线 ) • 精准营销、个性化主动服务 • 客户服务拟人化 以智能化为 核心，多渠 道整合客户 信息 个性化和智能化服务， 提升客户感知度 数据精细化、 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人 销售环节 实时话术提示 加速成长，提升产能 营销环节 大数据用户画像 精准低成本获客 全方位、全过程的 AI 产品及解决方案 百度智能客服项目实施案例 业务系统 按键式 IVR 语音识别能力 + 深度语义理解 + 对话配置能力 + 智能化知识库 语音识别能力 + 简单语义理解 » 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 语音导航 IVR 智能对话 IVR 业务系统 业务系统

提供语义、对话、推荐等技术解决方案 ，赋能企业和 专业人士 ，打造智能行业助理 • 通过具有 AI 能力的智能交互系统 ，提升专业人 士 的服务效率和服务水平 通过微信服务号为用户提供一站式、对话式的在线私 人助理服务 • 通过理解 - 交互 - 咨询 - 任务等环节 ，完成交易闭 环 个性化的需求如何更高效的被满足？ 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有 价值的信息 ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 提高客服效率和质量，提升用户体验 l 知识点数量庞大，无监督的聚类方法效果很差 l 词向量不适合表示句子语义 l 无监督和有监督方法相结合

AI 驱动功能——视频通话（Video Call）与 多邻国大冒险（Adventures）。其中在“视频通话”功能中，用户可以与多邻国 角色 Lily（拽姐）对话，且对话内容会根据用户语言水平灵活调整，即使是初学 者也可以轻松地进行对话练习。借助 AI 功能推出，公司持续保持用户数和业绩 的强劲增长，截至 2024Q3 公司月活达到 1.13 亿人，而单季度收入达到 1.9 亿 美金创下新高。 态数据处理能力，推动教育工具向智能化演进。例如，学生可通过拍照上传难题获 取解题步骤，AI 不仅能识别手写内容，还能标注错误点并推导公式；外语学习中， 虚拟口语教练结合语音识别与合成技术，模拟真实对话场景，提升语言应用的流畅 度。 3）垂直领域大模型的深度适配与行业痛点突破。国产大模型从“通用”向垂 直深耕转型，更贴合教育场景的特殊需求。垂直模型还通过融合教育行业知识库 （如学科教材、 行业动态报告/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 6 能持续升级，Max 版本的付费用户数量持续提升。 图8：Duolingo 发布语言对话 AI 人物 Lily 资料来源：多邻国官网，民生证券研究院 千呼万唤始出来，Duolingo 分享大会发布重磅 AI+教育产品。2024 年 9 月 25 日，多邻国举办第六届全球

的 是，在交互方式上，口语面授是主流的、学生习以为常的教学交互方式，而AIGC技术的独特之处也在于多轮自然语言交互能力，有来有 回的问答式相比于知识的单向灌输，更接近孔子《论语》的对话体教学，也更接近苏格拉底的启发式对话教学模式。 注： 这里指狭义上的教育，即知识传授等“教书”问题，品德培养等“育人”效果不在此处讨论范围内。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 教学内容分门别类，以适应现代社会 内容标准化 教学内容 一般情况下，师生通过讲解、沟通等 较为成熟的语言问答进行知识的传授 和教学互动 口语交互 有来有回的多轮交互，更接近教育的 真实过程，如孔子《论语》的对话体， 苏格拉底启发式对话教学模式 自然语言交互 交互自然化 交互方式 按照合理的师生比例、不同阶段学生 的学习进度，进行分级、分班教学， 解决师生资源矛盾 分班、分级教学 大规模的因材施教，更高效地解决师 实验数据分析和预测耗时冗长，可达月余 将大量文档提供给AI以帮助快速阅读理解，做好文献综述 写作前 • 与AI交互进行头脑风暴，获取灵感 • AI辅助研究人员进行多维度的数据分析处理，大大压 缩数据分析时间 • 与AI多轮对话进行翻译，润色、修改论文表述； • 提供文本及数据描述，AI生成可视化图表； 写作/ 实验中 用户提供引文格式和数据，对AI进行训练后，可根据用户 需求，批量生成标准化引文 写作后 AIGC应用前

pretrain + finetune 参数：未公开 特点：输入扩展到图片，更长文字输入，信息可靠性及安全性大幅提 升 人工对齐 强化学习 数据： + 更多的对话语料 模型： GPT-3.5 + 强化学 习 参数： 175 B 特点：对话理解能力提升 数据：未公开 模型： GPT 4 + 多模 态 规模进一步增大 in-context learning 规模增大 Prompt 预训 5%+ 实验室数据仅供参考 2 6 产品能力 l 重点行业模型 l 对话：意图理解准确 l 对话：多轮对话（上下文） l 对话：知识库匹配 l 知识库：问题 / 相似问生成 l 知识库：基于数据 / 资料，生 成知识和答案 l 对话生成：客户未维护的问 题 / 多意图，自动生成答案； l 对话生成：通用知识和答案 生 成，用于兜底 腾讯云智能客服基于领域大模型，增 腾讯云智能客服基于领域大模型，增强语言理解和问答生成，解决客服的数据生产高、跨场景适配差的问题，提供精准高质量的智能对话服务，加速 渗 透 大模型在智能客服应用案例 为客户服务和营销 降本增效 客户服务成本下降 接待 / 销售效率的提 升 文本客 服 bot 电话客 服 bot 智能辅 助 bot 会话分 析 基础能力 场景价值 2 7 • 客户痛点 1. 客服人力不足；

5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追 问。例如处理车险报案时，模型能通过 5 轮交互完整采集事故时 间、责任认定等关键字段，交互效率较传统 IVR 提升 40%，客户满 意度达 2% 72.5% 政策更新响应时效 <2 小时 3-5 工作日 跨产品推荐准确率 91.4% 68.9% 复杂场景交互优化 通过强化学习持续优化对话策略，系统可处理保险服务中的长周 期、多线程交互场景： - 核保咨询：支持超过 20 轮次对话的病史 追溯，自动生成结构化问卷 - 理赔指导：根据用户上传的医疗记录 动态生成补充材料清单 - 争议调解：通过情绪识别自动切换沟通策

显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 。 5. 环境与资源 启发表达优化思维 提升语言应用能力而非机 械纠错 智能润色系统（案例 2 ） ： 分析语法错误， 提 供 高级表达替代方案 单向讲述历史事件 构建沉浸式学习体验 增强记忆深度与兴趣 时空穿越对话（案例 3 ） ： 通过第一视角叙事 还 原历史场景 命题作文框架指导 激发多维度创作灵感 突破思维局限， 培养观察 力 思路过程生成（案例 4 ） ： 基于关键词联想感 官 与情感维度 构建理论的理论框架——理论构建学 n 基于 AI 模拟的文明冲突仿真实验研究 A I 课程作业： 新术启教 技融学 途 n 基于 Suno 制作的游戏 Boss 音乐 n 基于 AI 对话的文学作品二次创作 n 基于 AI 的群体智能对话： 派对之夜 函数 I 将原有理论 T 、评估向 量 V 和基础知识和现象集合 C 映射到一个新的或改进的理论 T ′ ，这表示基于多维度的评 估结果对原理论进行修正和完善

百度智能客服实践和展望 王巍巍 百度智能云智能客服总经理 “ 听”：语音识别 “ 看”：人脸 &OCR “ 读”：自然语言处理 “说”：语音合成 学习：深度学习 对话：会话中控 预测：画像分析 人机交互 机器辅助 智能技术在金融科技领域带来三新变化 新感知 新认知 新交互 了解个人和企业客户——快、准、全 赋能金融行业各个场景 效率、满意度、场景 服务行业客户，做最落地的智能客服 电信运营商 教育 理财 理财 银行 通信 电商 信用卡办理 客诉处理 流程办理 业务办理 用户关怀 智能服务 航空 营 销 服 务 . 全栈企业级对话产品矩 阵 . 金融行业垂直的解决方 案 . 成就客户的实践方法 助 力 企 业 客 户 营 销 与 服 务 闭 环 打 造 销售转化 客诉处理 意向筛选 流程办理 业务咨询 商机挖掘 Speech NLP KG SMS IM Voice 隐私号 5.0 的智能核心 对话机器人 智能知识库 智能语音 智能质检 …… 智 能 服 务 平 台 产 品 矩 阵 全 景 图