IDAT: A Multi-Modal Dataset and Toolkit for Building and Evaluating Interactive Task-Solving Agents

Shrestha Mohanty, Negar Arabzadeh, Andrea Tupini, Yuxuan Sun, Alexey Skrynnik, Artem Zholus, Marc-Alexandre Côté et Julia Kiseleva

Communication écrite (2025)

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Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
ISBN:	9798400715921
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/66565/
Nom de la conférence:	The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2025)
Lieu de la conférence:	Padua, Italy
Date(s) de la conférence:	2025-07-13 - 2025-07-18
Maison d'édition:	ACM
DOI:	10.1145/3726302.3730300
URL officielle:	https://doi.org/10.1145/3726302.3730300
Date du dépôt:	21 juil. 2025 11:11
Dernière modification:	21 juil. 2025 11:11

Citer en APA 7:

Mohanty, S., Arabzadeh, N., Tupini, A., Sun, Y., Skrynnik, A., Zholus, A., Côté, M.-A., & Kiseleva, J. (juillet 2025). IDAT: A Multi-Modal Dataset and Toolkit for Building and Evaluating Interactive Task-Solving Agents [Communication écrite]. The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2025), Padua, Italy. https://doi.org/10.1145/3726302.3730300

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