香港科技大学发布AMEMGYM数据集,应用在对话系统、基准测试领域

香港科技大学本次发布的数据集AMEMGYM,AMEMGYM是由香港科技大学和美团联合开发的交互式内存基准测试数据集，旨在评估和优化长程对话中基于大语言模型的助手记忆能力。该数据集包含10万条用户画像，通过结构化数据采样预定义用户画像、状态依赖问题和状态演化轨迹，利用LLM模拟用户自然对话以暴露潜在状态。数据集采用模式化方法生成高质量交互数据，支持个性化响应生成和自动评估，适用于对话代理的记忆能力评估、优化及策略自进化研究。

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