基于大语言模型的多轮对话系统，提升对话的连贯性和准确性。
本项目专注于研发新一代智能对话系统，通过深度学习和自然语言处理技术的结合，构建能够理解上下文、保持对话连贯性的智能助手。项目采用Transformer架构作为基础，集成了注意力机制和记忆网络，能够在多轮对话中保持语义理解的准确性。研究团队还开发了专门的训练数据集，包含多种对话场景和语言风格，以提升系统的泛化能力。
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