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

计算建模对于语言的产生起着重要作用，通过模拟真实环境中可能引发结构化语言产生的条件和学习过程。本文探讨了一类最近在机器学习领域引起革命的计算模型：深度学习模型。章节介绍了深度学习和强化学习方法的基本概念，并总结了它们在模拟语言产生方面的帮助。还讨论了主要发现、限制以及近期构建逼真模拟的尝试。该章针对寻求使用深度学习作为研究语言进化工具的语言学家和认知科学家。

Mar, 2024

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

发展人机互动中准确使用自然语言的机器，重要性愈发突显。本文回顾了近年来涉及新兴交流（Emergent communication）的文献，分析了其公共特性、两个子类别和挑战，并强调了多元视角和专业知识在领域中的重要性，主张研究者们共同努力以寻找共同问题的多种解决方案，加深对人类交流的理解，从而发展出更能准确使用自然语言的机器。

Aug, 2023

通过大型语言模型模仿人类行为，在文化创新领域中进行模拟，研究计算模型、认知机制和人工智能对文化演变的影响。

Mar, 2024

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

本文介绍了大型语言模型（LLMs）的迭代交互，以及多代理 LLM 系统和人类文化进化之间的相似之处，并运用迭代学习（IL）贝叶斯框架解释 LLMs 的一些行为特征，并通过实验证实了该理论框架的预测，有望更有效地预测和引导 LLMs 在期望的方向上的进化。

Apr, 2024

本文探讨了关于 emergent communication 和 language origins 中 compositionality 和 reflexivity 的不同标准，指出了在未来的研究中注重 reflexivity 而非 compositionality 的重要性，并提供了一些有用的参考文献。

Nov, 2019

该研究介绍了计算机模拟在语言演化、认知科学、机器学习、机器人等领域的应用，提出了几种代表性模型的论点和已知结论。研究发现一些假设和方法限制了模型的成功，认为应重视身体和环境对智能体的影响，并以此为基础，提出了将符号系统建立在行动、知觉以及抽象系统的想法。

Mar, 2023