大型语言模型（LLMs）虽能快速解决复杂问题，但在日常对话中却常表现不佳。由于训练和评估方式侧重于单轮、指令明确的任务，模型往往忽视多轮交流中的上下文与澄清环节，导致误解和信任下降。为改善这一问题，研究人员正探索以用户为中心的训练方法，通过模拟真实对话环境，结合强化学习，使模型更适应动态、协作的实际交互场景，从而提升其在复杂交流中的表现力与准确性。

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