Mar, 2024

USimAgent: 用于模拟搜索用户的大型语言模型

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于大型语言模型的大规模网络搜索用户仿真

    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。

    Feb, 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

  • 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

  • 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

  • 模拟中的 LLM 实验：用于数字孪生中的过程仿真参数化的大型语言模型多主体系统

    本文介绍了一种新颖的多智能体系统框架设计，利用大型语言模型（LLM）自动化数字孪生中的过程模拟参数化。我们提出了一个多智能体框架，包括观测、推理、决策和总结四种类型的智能体。通过启用 LLM 智能体与模拟模型之间的动态交互，该系统可以自动探索模拟的参数化，并使用启发式推理确定一组参数以控制模拟以实现目标。所提出的方法通过将 LLM 的启发式融入模拟模型，增强了模拟模型，并通过协助复杂的决策过程，增加了对用户的友好性并减轻了用户的认知负荷。通过案例研究证明了系统的有效性和功能，并在 GitHub 存储库中提供可视化演示。

    May, 2024

  • 利用生成人工智能模拟学生学习行为

    利用大型语言模型模拟学生学习行为，揭示学习行为与测试问题、课程材料、参与度和理解水平之间的关联，加深我们对大型语言模型的理解，展示其对学生模拟的可行性，从而为更具适应性的课程设计提供支持，增强包容性和教育效果。

    Oct, 2023

  • 运用大型语言模型增强的代理程序模拟宏观经济活动

    在宏观经济仿真中，利用大型语言模型（LLMs）的人类化特性可以克服传统限制，能够设计出表现出人类决策和适应能力的 LLM 代理，进行模拟实验以展示其逼真的工作和消费决策能力，并产生比现有规则化或人工智能代理更合理的宏观经济现象。

    Oct, 2023

  • 将你的资金投到你的口中：在拍卖竞技场中评估 LLM 代理的战略规划与执行

    大型语言模型可以在复杂环境中模拟人类行为，在竞争环境中展示了高级推理技能，需要评估环境来探测战略推理、竞争动态场景中的长期规划，介绍了 AucArena 作为一个评估 LLMs 的新型模拟环境，在竞拍中证明了通过简单的提示，LLMs 确实展示了参与竞拍所需的许多技能，还发现对 LLM 代理进行自适应和观察过去竞拍策略的明确鼓励，可以提高这些技能的准确性，这些结果表明使用 LLM 代理模拟复杂社交动态的潜力，尤其在竞争环境中，但我们也观察到个体 LLMs 的能力存在相当大的变异性，值得注意的是，即使是最先进的模型（GPT-4）有时也会被启发式基准线和人类代理超越，这突显了 LLM 代理设计中进一步提高和我们的模拟环境在测试和改进代理体系结构中的重要作用。

    Oct, 2023

  • 以人为本的 LLM-Agent 用户界面：立场论文

    使用大规模语言模型（LLM）代理人用户界面（LAUI）能够主动学习用户需求，提出新的交互方案，帮助用户发现新的工作流程，Flute X GPT 是一个具体的例子，利用 LLM 代理人、提示管理器和一个管笛教学的多模式软硬件系统来促进学习吹笛的复杂实时用户体验。

    May, 2024