多注意力对话状态跟踪
提出MA-DST模型，通过三层注意力机制精准跟踪对话状态，将最新技术水平的状态跟踪准确率提升5%。系统能记忆早期对话上下文，例如当用户询问"附近有印度餐厅吗"时，准确记录菜系为"印度"并关联之前提到的电影院位置。
多阶段多任务阅读理解
MMM框架通过两阶段训练解决多选题回答难题：先在自然语言推理数据集进行粗调，再在领域特定问答集微调。该方法在多个基准数据集实现16%的准确率提升。
交互式视觉语言导航
采用强化学习训练机器人主动寻求帮助：当无法理解指令时，机器人可向操作员发送帮助请求，结合语音和视觉反馈进行澄清。模拟显示单次求助使任务完成率提高15%。
基于反馈的自我学习机制
利用用户打断和重述等隐式信号，通过吸收马尔可夫链建模请求序列，自动改进自然语言理解模型。测试显示有效替换与无效替换比例达12:1。
内部表示知识蒸馏
突破传统蒸馏限制，让学生模型同时模仿教师模型的输出和内部状态。在BERT模型实验中，包括Reddit新数据集在内的多个基准表现提升5-10%。
预训练Transformer迁移适配
TANDA方法先在大规模问答对微调，再在特定领域小数据集二次微调，将答案选择任务的错误率降低50%。
分层注意力对话结构建模
通过掩码注意力机制强制保持对话层次结构，在线论坛和会议转录的回复关系识别准确率显著超越现有最佳系统。
隐式信号个性化建模
在对话推荐系统研讨会中，研究通过5分钟内或1-25小时后再次请求笑话的隐式信号，自动标注训练数据，构建的个性化笑话技能模型超越基线表现。