Modellazione Emotiva Cross-Temporale per Agenti AI Compagni

Introducendo un nuovo framework noto come Modellazione Emotiva Cross-Temporale (CTEM), che mira a migliorare la naturalezza e la compagnia degli agenti conversazionali AI collegando modelli comportamentali a lungo termine con espressioni emotive in tempo reale. Gli agenti esistenti hanno difficoltà con interazioni prolungate poiché i loro comportamenti raramente influenzano gli stati emotivi, e le emozioni raramente influenzano le azioni future. CTEM stabilisce un ciclo di feedback in cui le esperienze precedenti informano uno stato emotivo in evoluzione, influenzando gli scambi immediati, mentre le risposte dell'utente regolano sia la memoria che l'emozione. Questo framework è esemplificato da Auri, un agente virtuale creato per una compagnia duratura. I risultati sono disponibili su arXiv (2605.15812).