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官方账号arXiv cs.AI@Jiangwang Chen, Bowen Zhang, Zixin Song, Jiazheng Kang, Xiao Yang, Da Zhu, Guanjun Jiang
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推荐理由：对话系统从反应式走向主动式的关键一步，做对话 AI 或智能客服的团队值得关注，OnePred 的递归记忆思路可以直接参考或复现。
NQP-Bench
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5月25日
11:20
当前大语言模型对话系统本质上是反应式的，只能在用户输入后响应。OnePred 提出通过递归更新的意图记忆来预测用户下一轮查询，无需重读完整对话历史。该方法采用两阶段强化学习训练，先教模型预测什么，再教如何压缩，形成面向预测的意图链。作者还发布了 NQP-Bench 基准测试集，包含三个子集。实验显示，OnePred 将每轮 token 消耗降低最多 22 倍，同时预测质量优于所有基线，在长对话中优势更明显。