MIT研究以對話模式預測用戶行為

MIT 研究人員開發一套以大型語言模型（LLM）為基礎的系統，從數週真實對話中學習重複模式，預測用戶下一步的對話行為。研究收集 14 名參與者逾 1,000 小時的自然對話，將對話整理成行為歷史，再交由 Gemini 2.5 Pro 作出預測。預測對象是用戶在對話中的下一步行為，分析依據則是多週互動中反覆出現的模式。研究結果顯示，納入情境的模式可改善口語行為預測；參與者重視透明度，希望能閲讀及修訂系統使用的模式。

AI 根據報道生成 · 2 小時前更新

還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。