在最近的工作中已显示出一种模式指导的对话管理方法，可以有效地创建能够充当友好同行或任务助理的强大定制虚拟代理。但是，这些方法在开放式，混合初始性领域中的成功应用仍然难以捉摸 - 尤其是在诸如虚拟标准化患者之类的医疗领域，在这种复杂的互动很常见的情况下 - 比以前的系统需要更广泛，更灵活的对话管理能力提供。在本文中，我们描述了用于开发索菲（Sophie）的通用架构指导的对话管理框架，Sophie是一种虚拟标准化的癌症患者，可让医生方便地练习与患者的互动。我们对医学生和索菲之间的对话进行了众包评估。我们的经纪人被认为是自然，情感上适当的反应，并且与她作为癌症患者的角色一致。此外，它大大优于对人类标准化患者语料库进行微调的端到端神经模型，这证明了模式引导方法的优势。
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在符号回归任务中探索了相关性作为健身函数的使用，并将性能与典型的RMSE健身函数进行比较。使用与对齐步骤的相关性来结论演变导致RMSE作为适应性函数的显着性能提高。与RMSE相比，使用相关性作为健身函数导致了较少世代的解决方案，并且发现在训练集中需要更少的数据点才能发现正确的方程。Feynman符号回归基准以及其他一些旧的和最近的GP基准问题用于评估性能。
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