图夫茨大学的研究发现大型语言模型在对话中的"插话"表现不佳，限制了其对话能力。他们正在寻找改进人工智能对话能力的方法。目前的研究显示，"副语言"信息对于识别TRP非常重要，但也表明仅凭语音并不能准确检测合适的TRP。
\section{1\. 背景}
近年来，随着科技的发展和人类社会的进步，人工智能已经深入到各个领域，特别是在语言处理方面。大型语言模型在对话中具有很强的“插话”能力，能够快速生成响应并理解用户的问题或需求。然而，他们的“插话”表现却并不理想，这主要受限于语音识别技术的能力。
\section{2\. 问题}
根据研究显示，“副语言”信息对于识别TRP（词性标注）非常重要，但仅凭语音并不能准确检测合适的TRP。此外，大型语言模型往往依赖大量的语料库训练，这也可能导致模型过度学习，并产生偏差。
\section{3\. 解决方案}
为此，研究人员正在寻求改进人工智能对话能力的方法。他们认为，只有结合深度学习技术和实时的语音识别技术，才能更好地理解和生成高质量的对话回应。例如，可以采用多模态的融合技术，将文本、音频和视觉等多类型的信息进行整合，从而提高对语义的理解和解析能力。
\section{4\. 结论}
总的来说，虽然大型语言模型在对话中的“插话”表现不佳，但是通过结合深度学习技术和实时的语音识别技术，我们可以更好地理解和生成高质量的对话回应，进一步提升人工智能的对话能力。