本文研究了多代理协作，发现当人工智能代理学习玩简单参考游戏的同时，也能够建立共享的词汇表。通过分析神经网络代理在简单的参考游戏中使用符号进行对象映射的策略，发现对于非均匀分布的环境，代理人将忽略无用特征并更好地利用其他特征进行通信，这为语言的形成提供了新的启示。

Nov, 2019

本文提出了一种交互式的任务规范问题形式，通过自然语言指令和一系列语言修正来引导自主代理获得新技能，实现快速获取新技能，显著优于直接非交互式指令跟随。

Nov, 2018

本文提出了一种基于多智能体交互通信的语言学习框架，在指代游戏的上下文中研究了这种学习方法，通过联系人工智能代理人彼此通信以识别随机图像，在通过调整游戏环境来提高代理人交流的自适应语言结构，并为代理人的代码提出简单的系统，从而使其更好地恰当地通信，并能更有效地与人类沟通。

Dec, 2016

本研究提出了一种机器人系统和方法，通过对目标对象提前命名，减少自然语言命令的歧义问题，实现了更高的物体操作成功率。

Mar, 2023

使用自然語言處理的方式分析了在重複參照遊戲中，設定共同基礎並理解彼此喜好的過程。發現不同的語言配對會發現各種特殊而有效的合作方式，而這些合作方式受到溝通環境的影響。此外還發現人們說話越來越有效率，最終成為包含開放類詞語的簡短標籤。

Dec, 2019

本文提出一种基于理论智能和自适应强化学习算法的合作式多智能体情境下的通讯协议，使得智能体可以在没有显式设计规则的情况下自发地学习 “读懂人心”，实现了语用学的概念在多智能体通讯系统中的有效应用。

Jan, 2020

通过模拟代理人群体的文化和架构演进，研究发现，当语言习得者的学习偏好被考虑在内时，语言和代理人的共同进化可以得到最优解，这一发现强调了研究代理人架构的重要性，并为语言的起源研究铺平了道路。

Jan, 2020

研究从语言中学习以实现语言使用与机器智能的价值对齐，分析了两种不同类别的语言，即指令和描述，运用上下文强化学习进行形式化的建模，并且验证了这种社会学习方法在传统的强化学习任务中可以降低遗憾值。

Jun, 2022

本文研究在协作环境中，利用 “分级算法” 等符号算法生成提问语句，并在任务中提供 “迭代情节反馈”，从而增强机器学习模型与人类的自然交互能力。研究发现，提供 “迭代情节反馈” 有助于模型在处理复杂情景中的泛化能力，并提高模型表现。

May, 2023

研究语言模型在模糊任务中的表现，提出新的 AmbiBench 测试集进行评估，并发现 175B 参数的模型和使用人类反馈数据进行训练可以在模糊分类任务上超过或接近人类的准确度，但仅有其中一个是不足的。同时，通过在少量模糊上下文示例上微调，可以显著提高没有大规模人类反馈训练的语言模型的准确性，为教授模型有效地处理模糊性问题提供了有希望的方向。

Dec, 2022