MASP：心智化对抗自博弈提升主动对话鲁棒性
原文标题：Stop Training Against Soft Users: Mentalized Adversarial Self-Play for Proactive Dialogue
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论文指出主动对话智能体常在固定或过度顺从的模拟器上训练评估，导致高模拟成功率反映软用户偏差。提出 MASP 心智化对抗自博弈框架，将主动对话视为系统与理性抵抗用户间的部分可观测博弈，用 BDI 潜在状态表示用户心智，交替更新双方策略。在多个基准上显著提升成功率与理性约束成功率，减少平均轮次。
- 问题
- 主动对话智能体在固定或过度顺从的模拟用户上训练，成功率虚高。
- 方法
- 将对话建模为与理性抵抗用户的部分可观测博弈，用 BDI 潜在状态表示用户心智并交替自博弈更新。
- 结果
- 多个基准上成功率与理性约束成功率显著提升，平均轮次减少，对难缠用户表现更好。
- 影响
- 把抗理性抵抗变成训练目标，主动对话系统上线前评估更接近真实用户。
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