多轮意图感知Chain-of-Intent：可覆盖8大市场、支持381种意图的全球化对话系统 |Forth AI最新

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点击上方 蓝字 关注我 本文：3400字阅读  9分钟 在人工智能快速迭代的今天，一个重大突破悄然发生在对话系统领域： 来自 Forth AI、 Shopee、 新加坡科技设计大学的 研 究者们提出了 Chain-of-Intent机制，通过将隐马尔可夫模型与大语言模型的创新性结合，成功解决了困扰业界多年的多轮对话意图理解难题。 这一突破不仅带来了技术上的创新，更开创了一个全新的对话系统开发范式。研究者连发两篇论文来介绍这个研究。 图片由修猫创作 行业痛点：多轮对话系统的三重困境 1. 数据困境 在全球化电商平台的客服系统中，获取高质量的训练数据一直是一个棘手的问题。当前行业现状令人震惊： 仅标注2,199个对话就需要耗资1,700美元 专业标注人员培训周期长，成本高昂 多语言场景下的标注质量难以保证 2. 技术瓶颈 传统对话系统在处理多轮对话时面临严 ………………………………