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• Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy [38.6]
  大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。 VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 12 Mar 2025 02:54:15 GMT)
• LLM based Agentsで社会（ワクチンへの態度）をシミュレーションできるか、という研究。「Our results demonstrate that certain LLMs, such as Qwen-2.5-7B-Instruct and Llama-3-8B-Instruct, capture nuanced interactions among agent demographics, social influences, and policy scenarios. These models successfully pass both global and local consistency checks, suggesting that generative agents could become valuable tools for exploring how policy interventions might shape public attitudes.」、「Models such as Claude-3.5-Haiku and Phi-3.5-mini-instruct reveal inconsistencies that compromise simulation desiderata.」と解釈は悩ましい。このモデルサイズでまっとうな反応ができるのか疑問（Leakの影響が懸念される）だが、リアルなシミュレーションが可能なら面白い結果。
• リポジトリはGitHub – abehou/VacSim: Public code repository for VacSim: A generative multi-agent simulation for vaccine hesitancy.とのこと

AIの共同科学者は、新しい独自の知識を発見し、実証可能な新しい研究仮説と提案を定式化し、事前の証拠に基づいて科学者が提供する研究目標とガイダンスに整合させることを意図している。システムの設計には、テスト時間計算のスケーリングによって加速される仮説生成に対する生成、議論、進化のアプローチが組み込まれている。主な貢献は、(1)フレキシブルな計算スケーリングのための非同期タスク実行フレームワークを備えたマルチエージェントアーキテクチャ、(2)自己改善仮説生成のためのトーナトーナメント進化プロセスである。本システムは, 臨床応用濃度で腫瘍抑制をin vitroで示す急性骨髄性白血病の候補を含む, 有望なバリデーションの候補を提案する。
Google Research launches new scientific research tool, AI co-scientist　ai_coscientist.pdf

GoogleによるAIを用いた科学者支援の提案、「Its ability to generate novel testable hypotheses across diverse scientific and biomedical domains, some supported by experimental findings, along with the capacity for recursive self-improvement with increasing compute, demonstrates the promise of meaningfully accelerating scientists’ endeavours to resolve grand challenges in human health, medicine and science.」と主張。パイプライン構成（とマルチエージェントな構成）も凝ったものになっている。Google AI co-scientist Trusted Tester Program　で申し込みが可能とのこと。

xAIによるGrok-3やDeepSearchの発表（Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents）やNVIDIAのAutomating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling | NVIDIA Technical Blogも調査などのタスクにAIが組み込まれていく・必須のものになっていくことを示唆しているように思う。オープンな取り組みを含め様々なトライが行われていて今後が楽しみ。

• AgentSociety: Large-Scale Simulation of LLM-Driven Generative Agents Advances Understanding of Human Behaviors and Society [32.8]
  本稿では,現実的な社会環境を統合した大規模社会シミュレータであるAgentSocietyを提案する。 提案したシミュレーターに基づいて,500万件のインタラクションをシミュレートし,10万件以上のエージェントの社会生活を生成する。 偏極、炎症性メッセージの普及、普遍的ベーシック・インカム・ポリシーの効果、ハリケーンなどの外部ショックの影響の4つに焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 12 Feb 2025 15:27:07 GMT)
• LLM based Agentsの大規模シミュレーション、システムアーキテクチャは割と固めの構成に見えるが10Kを超える規模にスケールできそうなのは凄い。
• 「AgentSociety serves as a powerful tool for predicting and mitigating social crises, tracking the spread of extreme ideologies, and analyzing group polarization, while also testing potential interventions for crisis management.」と主張。このアプローチがどの程度うまくいくのか楽しみでもあり、怖くもありという印象。