喬治亞理工與 MIT 提出 MASCOT，兩階段訓練緩解 AI 群聊角色坍塌
喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT，用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」：先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為，再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上，MASCOT 的角色一致性得分 80.0，比最強基線高 14.1 分，群體互動總分 57.3、提升 5.4 分；40 人盲評中約七成偏好 MASCOT，會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。
把角色一致性與發言協調拆成兩階段分別訓練，並附 40 人盲評約七成偏好的實測資料，對設計多智慧體產品與情感陪伴功能的開發者有直接參考。
原標題：EMNLP 2026 Main | AI 群聊怎样多元化？佐治亚理工和麻省理工提出 MASCOT
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| 狀態 | 精選 |
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