Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 7 октября 2026 года] Название: Prompts compreting Rules: Audit and Controling Reference Naturalness Behaviors in Voice Simularers View PDF HTML (экспериментальный) резюме. По мере повышения популярности голосовых агентов на коммерческой основе разрабатываются также модели пользователей, используемые для оценки развернутых агентов с целью включения в них более реалистичных, переменных и разнообразных моделей естественной речи -- дисфункции, перебоев и обратной связи. Качество имитатора пользователя непосредственно влияет на достоверность результатов оценки агента. Однако мы считаем, что в большинстве исследований до сих пор подробно не рассматривается вопрос о том, реализована ли намечаемая конфигурация такого поведения при моделировании. В этом исследовании мы проверяем реализованное естественное поведение тау-Воице, наш собственный подход на основе LLM к стимулированию по трем моделям и наш основанный на правилах алгоритм впрыска для дисфункции, прерывания и обратной связи. Мы считаем, что причиной такого поведения является ненадежность и речь, противоречащая инструкциям, размещенная и распространяемая менее естественно, чем это предполагает инструкция. В отличие от этого наш алгоритм, основанный на правилах и свободный от моделей, создает контролируемое и разнообразное поведение природы в большей степени соответствует естественной речи. Наши результаты свидетельствуют о том, что МРМ, не обученные для моделирования…
Экстренные действия против правил: аудит и контроль за высказываниями
arXiv:2610.11015v1 Annualce Type: New Humber Abstract: По мере повышения популярности речевых агентов на коммерческой основе разрабатываются модели пользователей, используемые для оценки развернутых агентов, которые также включают более реалистичные, переменные и разнообразные формы естественного поведения речи -- дисфункция, прерывание работы и обход. Качество имитатора пользователя непосредственно влияет на достоверность результатов оценки агента. Однако мы считаем, что в большинстве исследований до сих пор подробно не рассматривается вопрос о том, реализована ли намечаемая конфигурация такого поведения при моделировании. В этом исследовании мы проверяем реализованное естественное поведение тау-Воице, наш собственный подход на основе LLM к стимулированию по трем моделям и наш основанный на правилах алгоритм впрыска для дисфункции, прерывания и обратной связи. Мы считаем, что причиной такого поведения является ненадежность и речь, противоречащая инструкциям, размещенная и распространяемая менее естественно, чем это предполагает инструкция. В отличие от этого, наш бесформатный алкоголь без модели