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Book Description
This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Workshop on Intelligent Virtual Agents, IVA 2001, held in Madrid, Spain in September 2001.
The 16 revised full papers and five short papers presented together with two invited surveys were carefully reviewed and selected for inclusion in the book. Among the topics addressed are intelligent agents in education, virtual human societies, virtual agents, animation systems, autonomous avatars, the virtual self, agent societies, Internet agents, mobile agents, collaborative virtual environments, virtual storytelling, interactive improvisational plays, agent-oriented simulation, and 3D agents.
Book Dimension
length: (cm)23.3 width:(cm)15.4
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目录信息
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用户评价
说实话，我最近在研究如何将机器学习模型集成到实时服务架构中，对底层技术栈的要求比较高。我希望这本书能够提供一个全面的技术蓝图，从数据预处理到模型部署的整个生命周期都能涵盖到。我尤其关注扩展性和容错性设计。一个健壮的虚拟代理系统，必须能够在高并发请求下保持低延迟响应，这就要求我们深入探讨分布式计算框架（如TensorFlow Serving或PyTorch Live）在支持大规模模型推理时的优化技巧。书中是否涉及知识图谱（Knowledge Graph）在增强虚拟代理常识推理能力方面的具体实现路径？知识图谱的构建、维护和实时查询效率，是决定一个代理能否进行深度、连贯对话的关键。此外，对于“智能”的评估标准，我也希望能看到更量化的指标，而不仅仅是传统的准确率或召回率。比如，衡量用户满意度的指标、任务完成率的提升幅度，以及代理在多轮对话中保持一致性的人类感知评分（Human Perception Score）。如果书中能提供关于模型版本控制和A/B测试的实际操作指南，帮助我们在生产环境中迭代优化这些复杂的AI系统，那就太棒了。
评分从一个更宏观的角度来看，我好奇当前虚拟代理技术对未来工作模式和社会结构可能产生的颠覆性影响。这本书是否触及了关于“人机协作”的哲学思考？随着代理变得越来越精通特定领域的专业知识，它们将如何重新定义人类专家的角色？例如，在法律研究或软件代码审计领域，虚拟代理可以承担繁重的初筛工作，但这是否会导致初级岗位岗位的消失，并对人才培养体系提出新的要求？我期待书中能探讨超越纯粹技术实现之外的社会学维度。此外，对于虚拟代理的互操作性和标准化问题，也是一个亟待解决的行业难题。不同厂商开发的代理系统之间的“语言障碍”和数据格式不兼容，阻碍了生态系统的发展。如果书中能对联邦学习（Federated Learning）或统一代理通信协议（UACP）等前沿概念进行分析，探讨如何构建一个开放、互联的虚拟代理网络，那将极大地拓展我的视野。我希望这本书不仅是技术的集合，更是一份对未来人机共存世界的深刻洞察。
评分我对虚拟形象的设计和用户心理学部分非常感兴趣。仅仅拥有强大的后台逻辑是远远不够的，虚拟代理的外观、声音和行为模式，直接影响了用户是否愿意与之长期互动。这本书如果能深入探讨“拟人化悖论”（Uncanny Valley）的规避策略，将非常有价值。我们如何在保持代理的专业性的同时，避免让用户感到虚假或令人不安？这需要跨学科的知识融合，包括认知心理学、行为经济学和计算机图形学。我希望看到关于如何通过微小的非语言线索——比如头部倾斜角度、语音语调的细微变化——来传达信任和共情。此外，伦理问题也是不可回避的。在构建越来越自主的虚拟代理时，如何嵌入明确的道德约束和行为边界？例如，代理在被问及敏感或有争议的话题时，应如何设计其“不回答”或“中立”的机制，以避免传播错误信息或偏见。这本书如果能提供一套严谨的伦理设计框架，指导我们在技术实现过程中植入社会责任感，那就体现了其超越技术手册的深度。
评分这本书简直是为我量身打造的！我一直对人工智能在人机交互领域的应用抱有浓厚的兴趣，尤其关注那些能够提供真正“智能”反馈和交互体验的系统。我期待这本书能深入剖析当前虚拟代理技术的核心算法和前沿研究，不仅仅停留在概念层面，而是能提供扎实的理论基础和可操作的案例分析。我尤其希望看到关于自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）的最新进展，比如如何处理复杂的上下文切换、意图识别的准确率提升，以及情感计算在构建更具同理心的虚拟伙伴中的应用。更重要的是，一个优秀的系统设计离不开对用户体验（UX）的精细打磨，我非常期待书中能有专门章节探讨如何平衡自动化效率与人性化交互，例如，虚拟助手在面对模糊指令或用户沮丧情绪时，应该如何得体地调整其响应策略。如果书中能涵盖不同行业，如医疗、教育和金融领域中虚拟代理的部署实践及其面临的独特挑战，那将是极大的加分项。例如，在医疗咨询场景中，如何确保数据的隐私性与合规性，同时保证建议的专业度和准确性，这些都是当前业界急需解决的痛点。我希望能从中获得启发，了解构建下一代高度拟人化、高可靠性虚拟智能体的路线图。
评分我是一名教育技术领域的从业者，我关注的重点是如何利用虚拟代理来革新个性化学习体验。传统的自适应学习系统往往基于预设的路径图，而一个真正智能的虚拟导师应该能够动态地诊断学生的认知差距，并实时调整教学策略。我希望书中能详细阐述如何利用强化学习（RL）来训练这些教育代理，使其能够像优秀的真人教师一样，知道何时该鼓励，何时该挑战，何时该提供帮助。例如，如果一个学生在某个概念上连续犯错，代理应该能够自动切换教学方法，从视觉辅助转向类比解释，而不是简单地重复同样的知识点。书中能否提供关于如何设计评估工具，来衡量虚拟导师对学生长期知识保留率的影响的案例？同时，在K-12教育场景中，家长和监管机构对数据使用的透明度要求很高。因此，关于数据采集的最小化原则和透明度报告机制的设计，也是我非常关注的实践细节。期待这本书能为构建下一代能真正理解和激发学习潜能的AI伙伴提供坚实的理论和实践支撑。
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