arXiv cs.CL· Arkajyoti Chakraborty, Adam Zernik, Ishika Kulkarni, Mudit Arora, Hugo Lin, Justin Chiu, Alessandro Di Bari, Neha Gupta, Andreas Stolcke·· 2 小时前AI 评分23
MADS：面向鲁棒对话智能体的多智能体对话模拟
MADS: Multi-Agent Dialog Simulation for Robust Conversational Agents
AI 导读
研究者提出 MADS（Multi-Agent Dialog Simulation），一种生成结构化、多样化对话轨迹的合成数据管线，通过注入对抗性对话来捕捉真实的失败路径。基于 MADS 构建的 MADS-Bench 覆盖 6 个领域、55 种人物设定和 1095 段对话，其中约 66% 包含易失败场景。研究采用 SFT 与 RLVR 结合的两阶段训练方法评估模型鲁棒性。
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