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- What if LLMs Have Different World Views: Simulating Alien Civilizations with LLM-based Agents [41.7]
コスモアジェント(CosmoAgent)は、人類と地球外文明の複雑な相互作用をシミュレートする人工知能の枠組みである。 目標は、善意の文明を脅かす可能性のあるリスクを考慮しつつ、平和的な共存の実現可能性を評価することである。 この興味深い研究分野のさらなる学術的な調査を可能にするために、コードとデータセットをリリースしました。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 20 Feb 2024 17:49:46 GMT)
- 人類と地球外文明とのコミュニケーションをシミュレーションする環境の提案。論文読んでいても思ったが「Our research faces limitations, including an Earth-centric bias in LLMs that may not capture the full range of alien ethics and decision-making.」はそうだろうと思いつつ、Earth-centric biasはなかなか見ないワード。
- リポジトリはhttps://github.com/agiresearch/AlienAgentとのことだが現時点では404
- Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A Comprehensive Survey [45.8]
マルチエージェント強化学習(MARL)により、各ネットワークエンティティは環境だけでなく、他のエンティティのポリシーも観察することで、最適なポリシーを学ぶことができる。 MARLはネットワークエンティティの学習効率を大幅に向上させることができ、近年、新興ネットワークにおける様々な問題を解決するために使用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 26 Oct 2021 08:26:55 GMT)- 5Gやその先にあるようなネットワークでマルチエージェントな強化学習で何が必要か、どのような研究課題があるかをまとめたサーベイ。研究課題については既存アプローチが整理されており非常に勉強になる。