Feb, 2024

基于大型语言模型的大规模网络搜索用户仿真

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TL;DR基于大型语言模型的用户模拟框架用于改善用户搜索行为分析和建模，通过生成大规模的用户配置文件可有效模拟大规模人类搜索行为，并提供了一个全新的数据集以促进信息检索领域的研究。
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发现论文，激发创造
  • USimAgent: 用于模拟搜索用户的大型语言模型

    使用大型语言模型构建的用户搜索行为模拟器在查询生成方面优于现有方法，并在预测用户点击和停止行为方面可与传统方法媲美。这些结果不仅验证了使用大型语言模型进行用户模拟的有效性，还为更强大和通用的用户模拟器的开发提供了启示。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型赋能基于代理的建模与模拟：调查与展望

    综述了利用大型语言模型进行基于代理的建模和仿真的现状、挑战和未来发展方向，并提供了大型语言模型 - 基于代理的建模和仿真在实际环境和虚拟环境中的最新研究成果。

    Dec, 2023

  • 基于大型语言模型的自主代理的调查

    通过对基于大语言模型的自主代理的综合调查，本文提出了一个统一框架来概括以往研究，并总结了在社会科学、自然科学和工程领域中应用大语言模型的人工智能代理的各种应用及评估策略。同时，我们还讨论了该领域的挑战和未来方向。

    Aug, 2023

  • LLM2KB：利用调整指导上下文感知的大型语言模型构建知识库

    使用大型语言模型构建知识库的 LLM2KB 系统有不同于基础模型的参数紧凑的注入模型，通过 LoRA 技术调整指令以便使用 Wikipedia 页面上下文实体，并在 LM-KBC 挑战中取得了 0.6185 的平均 F1 得分。

    Aug, 2023

  • KwaiAgents：基于大语言模型的通用信息检索代理系统

    我们引入了基于大型语言模型的信息获取代理系统 KwaiAgents，探索了其性能，并介绍了 Meta-Agent Tuning (MAT) 框架以确保在不同代理系统中优化的开源模型的表现。

    Dec, 2023

  • 基于大型语言模型的多智能体系统：进展与挑战综述

    基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟中取得了重大进展，我们提供了一份综述，深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本方面和挑战。

    Jan, 2024

  • 评估大型语言模型作为生成式用户模拟器用于对话推荐

    通过五项任务评估语言模型在对话推荐中模拟人类行为的效果，研究发现基准模拟器的评估可以揭示语言模型与人类行为的差异，并提供了模型选择和提示策略的见解。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于大语言模型的对话式生成自动驾驶仿真场景

    本文描述了一个支持扩展多模态交互的系统，通过使用大型语言模型 (LLMs) 将用户的英语语句映射到领域特定的代码，我们探索了 LLMs 在上下文敏感性方面捕捉演算发言者意图的程度。

    Oct, 2023

  • 基于大语言模型的智能代理的崛起与潜力：一项调查

    人工智能代理是一个前景光明的领域，利用大型语言模型作为基础构建通用人工智能代理带来了显著的进展，其在单一代理场景、多代理场景以及人机合作中的广泛应用展示了卓越的潜力，并为人类社会提供了有价值的见解。

    Sep, 2023