达摩院Conversational AI研究进展：多模态与大规模应用

达摩院Conversational AI的研究进展与应用主要集中在以下几个关键领域： 1. 学术研究进展： - 近年来，学术界对Conversational AI的关注度持续提升，特别是在ACL、EMNLP、SIGDIAL等会议上，任务型对话研究尤为活跃。回复生成是研究的热点，预训练对话模型被认为是未来的趋势。基于知识的对话也被认为具有重大价值。 2. 技术细分： - 回复生成是研究的重点，涉及多种策略，如可控对话生成（40%）、情感驱动生成（4%）、基于知识生成（17%）和角色设定生成（14%）。任务对话和知识文档对话也占有一定比例。 - 语言理解（NLU）和对话理解（DST）是对话系统的基础，政策（Policy）和自然语言生成（NLG）则与对话流程紧密相关。 3. 研究方向： - 语义解析与对话表示的研究有助于提高对话系统的理解和表达能力；对话结构挖掘关注如何优化对话流程；数据收集则是基础，语音相关的技术也在发展中。 - 例如，TableQA（对话式语义解析）是Conversational Semantic Parsing（对话式语义理解）的重要组成部分，面临挑战但有进展。 4. 应用场景： - 达摩院的Conversational AI团队在智能助理和智能客服领域取得了显著成果。他们为YUNOS操作系统开发了“小云”智能对话助理，并在阿里云智能客服（云小蜜）中实现了大规模应用，覆盖金融、政务、医疗和运营商等多个行业。 5. 团队背景： - 成立于2014年的iDST（达摩院的前身）专注于Conversational AI，拥有全球范围内的顶尖人才，致力于创新研究和大规模应用。团队开发了Dialog Studio智能对话开发平台和KBQA、TableQA等先进技术。 总结来说，达摩院在Conversational AI领域的研究不仅涵盖了理论层面的对话模型和知识融合，而且在实际应用上展现出了强大的技术实力，特别是在智能客服和操作系统中的落地效果显著。随着技术的发展，预训练对话模型和基于知识的对话将有望成为推动Conversational AI前进的关键驱动力。