Sep, 2023

生成代理基于建模：通过将机械模型与生成人工智能相结合揭示社会系统动力学

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TL;DR利用生成式人工智能建立反馈丰富的社会系统计算模型，通过生成代理基于模型（GABMs），将人类决策过程在社会环境中进行模拟，并探讨了社会规范扩散的一种简单 GABM 模型，以及该模型在不同情境下的敏感性和重要性。
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发现论文，激发创造
  • 基于生成式代理的疫情建模

    通过与类 ChatGPT 的大规模语言模型连接，利用基于生成的人工智能的代理人疫情模型，使每个代理人能够自主理解和决策，从而将人类行为纳入疫情模型，本研究开创可能改善动态系统建模的潜力，为代表人类大脑、推理和决策方式的建模提供一种方法。

    Jul, 2023

  • 智能基于代理的建模：关于在计算机模拟中使用大型语言模型

    通过将大型语言模型（LLMs）如 GPT 集成到智能智能体建模（SABM）中，我们在这篇综述性研究中阐明了 ABM 的现状，介绍了 SABM 的潜力和方法，并提出了三个案例研究，验证了其在模拟现实系统中的有效性，同时展望了 SABM 未来应用的广阔前景，旨在重新定义计算机仿真的边界，实现对复杂系统的更深入理解。

    Nov, 2023

  • 基于 Concordia 的将行动植根于物理、社交或数字空间的生成式基于代理的建模

    Agent-based modeling has evolved with the integration of Large Language Models (LLMs) to create Generative Agent-Based Models (GABMs) facilitated by Concordia, enabling language-mediated simulations in physically or digitally grounded environments.

    Dec, 2023

  • 通过提示工程探索大型语言模型和基于 Agent 的建模的交叉领域

    通过使用大型语言模型进行人际互动的模拟，本研究通过来自 Park 等人（2023）的启发，通过引入兴趣引擎技术，展示了两种可信的人类行为代理模拟：一种是两个代理人的谈判，另一种是六个代理人的谋杀迷游戏。

    Aug, 2023

  • 生成代理：人类行为的交互模拟体

    该论文介绍了一种通过扩展语言模型来实现生成代理的架构，生成的代理在交互中呈现出能够模拟真实人类行为和社交的表现。

    Apr, 2023

  • 使用扩散模型和 ChatGPT 的生成制造系统

    我们介绍了生成制造系统（GMS）作为一种新颖的方法，通过有效管理和协调自主制造资产，从而提高其对各种生产目标和人类偏好的响应能力和灵活性。GMS 采用生成式人工智能，包括扩散模型和 ChatGPT，进行从设想未来的隐式学习，并通过与人类的交互对话实现复杂的决策制定，使制造资产能够生成多个高质量的全球决策，并根据人类反馈进行迭代优化。经验证实，GMS 显著提高了系统的韧性和对不确定性的响应能力，决策时间从秒级降低至毫秒级，突显了生成解决方案中的创造力和多样性，通过无缝、持续的人机交互促进以人为中心的决策制定。

    May, 2024

  • 基于协作生成代理的 LLM 任务导向协调中人类行为互动模拟

    应用大型语言模型（LLMs）在各种任务和社会模拟中取得了显著进展，但它们在任务导向的社会背景中的协调能力尚未得到充分探索。为了弥合这一差距，我们引入了协作生成代理，为基于 LLMs 的代理赋予一致的行为模式和解决任务的能力。我们将这些代理置于一个模拟的招聘会环境中进行案例研究，以审查它们的协调能力。我们提出了一个新颖的框架，赋予协作生成代理人类般的推理能力和专业技能。我们的评估结果表明，这些代理显示出有希望的性能。然而，我们也发现了限制，阻碍了它们在更复杂的协调任务中的效果。我们的工作对于 LLMs 在任务导向的社会模拟中的作用和发展提供了有价值的见解。

    Oct, 2023

  • LLM 辅助的基于 Agent 的社会模拟建模：挑战与机遇

    大规模语言模型与基于代理的仿真的整合对于理解复杂社会系统具有变革潜力，本文探讨了系统开发 LLM 增强的社会仿真的架构和方法，并讨论了该领域的潜在研究方向。结论表明，将 LLM 与基于代理的仿真相结合为研究人员和科学家提供了强大的工具集，能够生成更细致、逼真和全面的复杂系统和人类行为模型。

    May, 2024

  • 探索面向基于代理的社会仿真模型设计的会话式人工智能支持的潜力

    通过通过先进的提示工程技术和遵循工程 ABSS 框架，本文构建了一种综合的提示脚本，使得能够通过或与 CAIS 设计 ABSS 模型，并通过关于在博物馆中使用自适应架构的案例研究证明了该脚本的有效性，尽管在对话中偶尔出现不准确和分歧，但 CAIS 在 ABSS 模型设计中证明是一位有价值的伴侣。

    May, 2024

  • 面向教育的社交生成 AI：理论、实践和伦理

    本文探讨了与人工智能进行的教育交流，不是作为提示和回应的序列，而是作为对话和探索的社交过程，在其中，学习者在互联网工具和资源的动态计算介质中不断与 AI 语言模型交谈。本文强调了构建用于教育的社交生成 AI 是需要开发强大的 AI 系统的，这些系统可以与人类以及彼此对话，构建如知识地图之类的外部表征，访问和贡献于互联网资源，并担任教师、学习者、导师和指南的角色。但人们也需要考虑将如何设计和约束这些社交生成 AI，以确保其意识到其限制、对学习者和互联网的尊重并尊重人类教师和专家的完整性的问题。

    Jun, 2023