論文の概要: Is There Any Social Principle for LLM-Based Agents?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11136v2
- Date: Sun, 26 Nov 2023 14:27:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 15:12:27.539805
- Title: Is There Any Social Principle for LLM-Based Agents?
- Title(参考訳): LLMエージェントに社会原理はあるか?
- Authors: Jitao Bai, Simiao Zhang, Zhonghao Chen
- Abstract要約: 大規模言語モデルに基づくエージェントは、人間中心のアライメントやアプリケーション以上のものを含むべきである。
エージェント自体により多くの注意を払うべきであり、エージェントに適した社会科学を確立する可能性について議論すべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9950682531209158
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Focus on Large Language Model based agents should involve more than
"human-centered" alignment or application. We argue that more attention should
be paid to the agent itself and discuss the potential of establishing tailored
social sciences for agents.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデルに基づくエージェントは、人間中心のアライメントやアプリケーション以上のものを含むべきである。
エージェント自体により多くの注意を払うべきであり、エージェントに適した社会科学を確立する可能性について議論すべきである。
関連論文リスト
- Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:09:56Z) - Can Large Language Model Agents Simulate Human Trust Behaviors? [75.69583811834073]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、社会科学などの応用において人間をモデル化するためのシミュレーションツールとして、ますます採用されている。
本稿では,人間同士のインタラクションや信頼の最も重要な行動の一つに焦点をあて,LLMエージェントが人間の信頼行動をシミュレートできるかどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T03:37:19Z) - Professional Agents -- Evolving Large Language Models into Autonomous
Experts with Human-Level Competencies [28.492095703621267]
本稿では,プロフェッショナルエージェント(PAgents)の概念を紹介する。
提案するPAgentsフレームワークは, 生成, 進化, シナジーのための三層構造である。
我々は、PAgentの高度化と統合が、複雑なドメインに対する専門的な熟達を示すAIシステムに繋がる可能性があると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T01:48:53Z) - LLM-Based Agent Society Investigation: Collaboration and Confrontation
in Avalon Gameplay [57.202649879872624]
Avalonのゲームプレイにシームレスに適応する新しいフレームワークを提案する。
提案するフレームワークの中核は,エージェント間の効率的な通信と対話を可能にするマルチエージェントシステムである。
本研究は,適応的かつインテリジェントなエージェントを生成する上で,我々のフレームワークの有効性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T14:35:26Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:12:03Z) - Mediated Multi-Agent Reinforcement Learning [3.8581550679584473]
社会福祉を最大化するために、政策グラデーションを持つエージェントとともに仲介者を訓練する方法を示す。
行列ゲームと反復ゲームにおける実験は,マルチエージェント強化学習におけるメディエータの適用の可能性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T10:31:37Z) - Investigating Agency of LLMs in Human-AI Collaboration Tasks [24.562034082480608]
我々は社会認知理論に基づいて、エージェントが対話で表現される特徴の枠組みを構築する。
我々は、83人の人間と人間の協力的なインテリアデザインの会話のデータセットを収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T08:17:14Z) - Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility [97.01430011496576]
対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T00:06:51Z) - Learning Latent Representations to Influence Multi-Agent Interaction [65.44092264843538]
エージェントのポリシーの潜在表現を学習するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
提案手法は代替手段よりも優れており,他のエージェントに影響を与えることを学習している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-12T19:04:26Z) - Subjective Knowledge and Reasoning about Agents in Multi-Agent Systems [5.983405936883194]
多エージェントシステムでは、エージェントは他のエージェントの精神状態に影響を与える可能性がある。
本稿では,エージェントの主観的知識に基づいて,Kripke構造に基づくてんかんモデルを拡張して,上記の概念を表現する方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-22T13:50:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。