arXiv 自然语言处理· Arkajyoti Chakraborty, Adam Zernik, Ishika Kulkarni, Mudit Arora, Hugo Lin, Justin Chiu, Alessandro Di Bari, Neha Gupta, Andreas Stolcke·· 9 小时前AI 评分34
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
研究者提出合成数据生成管线 MADS，通过注入对抗性对话生成捕获真实非顺畅路径的结构化对话轨迹。基于该管线构建的基准 MADS-Bench 涵盖 6 个领域、55 种角色画像及 1095 场对话，其中约 66% 包含易出错场景。研究进一步采用结合 SFT 与可验证奖励强化学习（RLVR）的两阶段训练方法评估了模型的鲁棒性。
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