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我们离可信的 AI 代理有多远？评估人类行为模拟可信度的框架
利用大型语言模型（LLM）增强人工智能代理的人类行为模拟，通过引入两个度量标准（一致性和鲁棒性）以及基准 SimulateBench 评估常用 LLM 实现的代理的一致性和鲁棒性，发现代理在处理复杂输入和受到关键因素影响时存在困难，容易受到
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6 months ago
通过分散迭代规划实现逼真的 Minecraft 聚居地
以真实感和适应性为重点的过程城市生成是程序化内容生成 (PCG) 领域中的一个困难挑战，通过分散、迭代的规划过程，能够在类似的生成过程中产生 “有机” 内容。
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10 months ago
朝向一个说话虚拟代理的同步且可信的非语言面部行为生成
介绍了一种用于生成与语音同步、可信度较高的虚拟代理人非语言面部行为的新模型，并发现使用两个不同的数据集而不是一个并不能必然提高模型的性能。同时表明在训练阶段引入虚假的样本可以增加与语音的同步感。
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10 months ago
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。
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a year ago
自信的人工智能
本文提出了 “自信 AI” 作为设计具有算法自信和用户信任的模型预测和报告结果的人工智能和机器学习系统的手段。自信 AI 的四个基本原则是可重复性，可信度，充分性和适应性，并分别用于探索当前人工智能 / 机器学习系统中的基本问题，共同提供自
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2 years ago
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