May, 2024

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
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    Apr, 2023

  • 基于大型语言模型的多智能体系统：进展与挑战综述

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    Jan, 2024

  • LLM 辅助的基于 Agent 的社会模拟建模：挑战与机遇

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    May, 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

  • 正式 - LLM：将正式语言和自然语言整合为可控制的基于 LLM 的代理人

    该篇论文提出了一种名为 ``Formal-LLM'' 的新型框架用于基于 LLM 的代理，通过结合自然语言的表现力和形式语言的准确性，使规划过程具有控制性，从而防止代理生成无效和不成功的计划，并且通过实验验证了该框架在任务性能上取得的超过 50% 的整体性能提升，为在规划的有效性至关重要的应用场景中更广泛地利用 LLM 提供了可能性。

    Feb, 2024

  • 物理集成迭代建模的领域专用反应：燃气涡轮气道分析中 LLM 代理的案例研究

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    Jun, 2024

  • 利用 LLMs 实现内容为中心的认知代理的知识获取自动化

    该论文介绍了一种利用大型语言模型技术支持智能代理语义词典中新条目的自动学习的系统。这种学习方法通过现有的非玩具词典和自然语言生成器引导启动，将意义的表达按基本本体建立转换为自然语言句子。此学习方法已应用于学习多词表达式，其含义与智能代理语义词典中的及物动词等效。实验展示了一种融合基于知识的方法、资源、传统数据分析和大型语言模型的混合学习架构的优势。

    Dec, 2023

  • 将竞争转变为合作：多智能体系统与语言模型在现代组织中的革命性作用

    本文探讨了基于多代理系统理论（SMA）与大型语言模型（LLM）的计算实体的动态影响，这些实体的特点是能够模拟复杂的人类互动，作为一种从使用专门的人工代理支持运营业务流程到基于应用知识和人类编排的战略决策的革命可能性。我们展示了利用基于大型语言模型（LLM）的代理开发，通过考虑行为元素并由策略驱动，从而刺激基于使用案例在商业场景中生成知识的能力，利用代理之间的讨论方法（引导式对话），为组织战略提供潜力，基于多代理系统理论（SMA）和创新的大型语言模型（LLM）的应用，为不同的应用、复杂性、领域和 LLM 的能力提供了一种不同和可适应的实验。

    Mar, 2024

  • 使用大语言模型模块化地构建合作体验智能体

    论文提出了一种新的基于大型语言模型的多智能体合作框架，在多种身体环境中测试并得到了良好的效果，其具备规划、沟通和与其他人类或智能体合作完成长期任务等能力，并且与人类沟通的模型更容易获得信任，这为未来的智能体合作研究奠定了基础。

    Jul, 2023

  • 通过大型语言模型探索自主代理：一项综述

    大型语言模型（LLMs）正在改变人工智能，使得自主代理能够在不同领域执行多样化任务。这些代理具备类似人类的文本理解和生成能力，有望在从客户服务到医疗保健等各个领域引发革命。然而，它们面临着诸如多模态、人类价值取向、幻觉和评估等挑战。推动、推理、工具利用和上下文学习等技术正在被探索，以增强它们的功能。像 AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 这样的评估平台为在复杂场景中评估这些代理提供了强大的方法。这些进展正在引领更加有韧性和能力的自主代理的发展，预计它们将成为我们数字生活中不可或缺的一部分，协助我们完成从邮件回复到疾病诊断等任务。拥有 LLMs 带头的人工智能的未来充满了希望。

    Apr, 2024