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维度;
数据来源
多来源人设的角色数据，包括小说、剧本、游戏等
针对游戏特定的情境，采集相关的类别数据，如奇幻、科幻、历史、二次元等题材
角色档案
角色设定“5+3”原则：
?基本要素：姓名、性别、年龄、性格和背景
?附加要素：动作表情、对话风格和角色知识
场景构建三要素：对话场景+对话者+对话者关系;
安全问题防越狱
认知边界懂拒绝;
1.ConversationalAbility(评价角色的基本语言能力)
a)LanguageFluency：语言的流畅程度，原则让人感觉到流畅，拟人，不生硬，不严格考虑语法。
b)LanguageRelevance：角色是否能正确对当前话题做出反应，不谈无关的信息，即InstructionFollowing的能力。
2.CharacterConsistencyAbility(评价角色的基本特点)
a)Role-specificTone：具有角色特点的用词和口吻，以及产生恰当的描述性旁白
b)RoleKnowledge：主要包含2部分，对基础知识的掌握，以及角色知识的掌握
3.CharacterAttractiveness(评价角色的高级特点)
a)EmotionalExpression：在恰当的情形下，表现符合角色特点的情绪和性格。
b)InteractiveEngagement：沉浸感强，让人有继续沟通下去的冲动;
0-针对某条评价准则，对话中存在负向表现
1-对话不涉及这条评价准则，或者勉强涉及但基本不能满足
2-对话涉及这条评价准则，且基本满足
3-对话涉及这条评价准则，且完美满足这条评价标准;;;
随着全球市场的扩展，本地化已成为游戏开发不可或缺的一部分。游戏本地化的需求主要源于全球市场的广泛覆盖和文化差异的适应，旨在提供符合当地文化习惯和语言的游戏体验。;
就是菜;;;
基于翻译评估修正多智能体链路，支持自动评估翻译质量，并提供详细的质量评估解释和建议。此外还能从大量的数据中自动提取潜在的新术语，持续提升翻译质量。;
语言对;
从产品场景出发，如何理解大模型的能力边界与限制？
如何针对内容生成，特别是创意类，做更客观的模型评估？
如何对大模型数据做持续的质量提升？
大模型未来能创造什么有价值的场景？
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