EMNLPNov, 2020

社交化学 101：学会理解社会与道德规范

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TL;DR社交规范是了解人物行为背后动机的关键；Social Chemistry 是一种新的正式概念体系，能够研究人们日常社交规范和道德判断，Social-Chem-101 是一个大规模的数据集，包含 292k 个使用自然语言描述的生活情境中的粗略规则，Neural Norm Transformer 是一种新型神经网络模型，能够成功推理先前未见过的情况，生成相关的社交规则。
发现论文，激发创造
  • 道德故事：关于规范、意图、行动及其后果的情境推理

    探究自然语言生成模型作为行为先验条件用于社交环境中行为的假设生成，结合 Moral Stories 数据集研究并提出解码策略，通过综合专家模型实现优质行为生成、后果和规范生成。

    Dec, 2020

  • 通过自然语言教学学习规范

    本文介绍和演示了一种从自然语言文本中学习社会规范的计算方法，包括什么是正常和什么是规范的区别，为普通人培训 AI 系统有关社会规范提供了基础。

    Jan, 2022

  • 神经符号常识社会推理

    本研究介绍了一种利用神经符号定理证明器将自然语言中的社交经验法则转换成一阶逻辑，从而进行逻辑推理，并通过一种新的算法生成抽象意义表示法（AMR）的替代简化版本，以增加对不同文本措辞和不正确 AMR 解析的稳健性。该系统在社交化学 101 个数据集中应用，旨在开发和评估执行关于社交情境的显式推理的神经符号方法。

    Mar, 2023

  • 社会智能基因代理人对显性规范的涌现

    本文研究规范的出现，通过开发代理人提供和推理违背规范的解释，从而决定制裁和识别替代规范。这些代理人利用遗传算法产生规范，并利用强化学习学习这些规范的价值。我们发现，应用解释会导致规范提供更好的凝聚力和目标满足。我们的结果对具有不同慷慨态度的社会是稳定的。

    Aug, 2022

  • NormBank：一种关于情境社会规范的知识库

    NormBank 是一种包含 155k 个情境规范的知识库，旨在为交互式、辅助式和协作式 AI 系统提供灵活的规范推理基础，通过包含多价社会文化框架来激发推理，其中包括场景、角色和其他物理、社会和文化限制；NormBank 还包含 63k 个唯一约束，并通过不同的组合来构建社会规范，而这些规范是非单调的，可以通过微调其框架来取消推理。

    May, 2023

  • 以柔和方式进行规范执行：更快的出现，更快乐的 Agent

    多智能体系统中通过通信和社交智能来促进规范的建立以及推动合作的研究，通过开发 Nest 框架并进行模拟实验，发现该框架能够更有效地实现规范的建立，避免负面制裁和目标偏离，并提高对自身满意度。

    Jan, 2024

  • 规范多智能体系统：动态泛化

    本研究提出了一种动态规范系统，用于解决静态规范系统无法处理的不同情况下规范变化的推理问题，并研究了与整个系统和智能体的自主性相关的两个重要问题（规范合成和规范识别）并描述了解决这些问题的计算复杂度。

    Apr, 2016

  • 基于大规模语言模型的代理社群中社会规范的出现

    我们提出了一个名为 CRSEC 的建模代理架构，能够在大型基于语言模型的代理人群体中产生社会规范，通过 Creation＆Representation、Spreading、Evaluation 和 Compliance 四个模块处理社会规范的涌现过程，并将其纳入代理人的规划和行动中，实验证明了该架构在减少社会冲突方面的有效性。

    Mar, 2024

  • 在去中心化多智能体环境中，通过公共制裁获取社会规范的学习代理

    基于社会规范的存在及其制约效应，本文提出构建一种社会学习动态系统，利用所有规范事件以培训代理人，并包含分类器和惩罚动机等模块，从而实现多代理人系统中的集体行动和实现对于社会利益有益的结果。

    Jun, 2021

  • 通过情境对齐和可解释的文本蕴涵比较社会文化规范的相似与不同

    基于环境学习的描述性社会规范模型构建方法，探索中美两国社会规范文化差异，构建对齐社会情境下 3,069 个高质量社会规范的数据集，并提出可检验社会规范蕴含的任务，从而证明现有模型在自动和人类评估方面均有提升空间。

    May, 2023