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新型模拟器AdaptSim增强对话推荐系统评估
研究人员开发了AdaptSim，这是一种新颖的用户模拟器，旨在改进对话推荐系统（CRSs）的评估。现有的基于LLM的模拟器在领域适应性和准确模拟用户偏好方面存在困难。AdaptSim通过自动提示调整和开放式动作机制解决了这些限制，增强了跨领域灵活性。它还采用受控文本生成和广度优先搜索框架，以实现更强大、更真实的对话模拟和系统评估。
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机器人方法使用强化学习处理缺失的传感器数据
研究人员开发了RL4IL，一种新颖的强化学习方法，旨在增强机器人领域的多模态模仿学习，特别是在传感器数据缺失的情况下。该方法利用强化学习从训练库中识别和检索最相关的专家演示。然后，一种软融合技术聚合来自这些选定演示的操作信号，使机器人即使在某些模态不可用时也能预测适当的操作，而无需重新训练系统。