本篇论文提出一种内在奖励框架，通过强化学习设置两个代理，以在三个不同的指称游戏环境下将有限通道容量与内在奖励相结合，提高新颖环境下组合性得分约 1.5-2 倍。

Dec, 2020

研究表明，随着深度人工网络的感知、移动和规划能力的增强，研究人员正在研究它们是否也能发展出共享语言来相互交互，并探讨语言在深度代理人群体中演化及紧急特性的条件，这既有助于理解人类语言进化的过程，也可以让深度网络在日常生活中更加灵活和有用。本文概述了各角度最具代表性的语言演化研究。

Jun, 2020

本文提出了一种注意力通信模型，能够学习何时需要进行通信以及如何将共享信息集成到合作决策中，以实现大规模多智能体协作的高效和有效通信，从而在合作情境中比现有方法展现出更具协调性和更复杂的策略。

May, 2018

本文提出了一种基于信息瓶颈的无监督方法，用于探索非常稀疏的多智能体增强学习中的社交通信情境，该方法可以捕捉引用复杂性和任务特定效用，并开发出一种自然语言灵感的信息组成的词汇表，该词汇表独立于一组紧急概念，使其具有极小的位数，同时可以使用社交影子的观测构成，并通过社交影子来学习通信策略。

Feb, 2023

本研究探讨了人工智能代理的紧急沟通现象以了解其语言演化，发展出能够与人类有效沟通的人工智能系统，发现代理人在不同网格环境下进行合作导航任务时，学习了解释性的沟通协议，使其能够高效地解决任务，分析了代理人的策略，发现紧急信号在空间上聚集在一起，信号指向特定的位置和空间方向，如 “左”，“上” 或 “左上房间”，使用代理人群体，我们展示了出现的协议具有基本组合结构，从而表现出自然语言的核心属性。

Apr, 2020

研究纸全面审视了紧急交流研究在机器学习、自然语言处理、语言学和认知科学等领域的应用，并陈述了紧急交流在解决各应用中的独特角色、现有文献的总结以及近期研究方向的简要建议。

Jul, 2024

探讨了人类和神经网络代理之间新兴通信协议的三个重要现象，包括学习容易性、泛化和群体规模影响，强调了认知和交际限制对语言结构的影响，在神经仿真中引入此类限制将促进更语言上可信的行为。

Apr, 2022

探究 Lazaridou 等人（2017）的指称游戏中，代理人在相互作用过程中建立起的视觉表示，结果发现代理人成功建立沟通是通过引导几乎完全一致的视觉表示来实现的，但却没有捕捉到输入图像所描述的概念特性，因此我们应该更关注代理人将其使用的符号关联的视觉语义，才能更好地开发出类似于语言的沟通系统。

Aug, 2018

本文提出了使用深度强化学习进行训练的带有通信能力的智能体在同时进行一系列指称游戏的计算框架，证明了框架反映了自然语言中观察到的语言现象，即语言演化的复杂属性可以不依赖于复杂的语言能力而是可以从视觉感知智能体之间的简单社交交流中产生。

Jan, 2019

通过找出新出现的词和自然语言概念之间的最佳匹配，我们提出了一种评估新兴的通信的组成性的方法，这是第一次提供新出现词和人类概念之间直接可解释的映射。

Mar, 2024