論文の概要: Amadeus: When Models of People Meet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35835v2
• Date: Thu, 01 Oct 2026 12:06:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.512915
• Title: Amadeus: When Models of People Meet
• Title（参考訳）: Amadeus: 人々のモデルが出会ったとき
• Abstract要約: 我々は8人のエリートチェスプレーヤーを使用し、直接ペアワイズゲームを封印し、異なる方法で個別に各プレイヤーを学習し、保持されていないダイアドのモデルを構成する。 生成した相互作用を評価するために、オープニング・ファミリー全変動距離とウィン・ドロス全変動距離の2つの測定値を用いる。 M2 の下でのオープニング・ファミリー動作では、学習した8人のプレイヤーのIDの正しい割り当ては、すべての 8 ! = 40,320$ の割り当てに最も近いマッチを与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the constant advancements in AI, one possibility is to model agents after humans and, in turn, use these agents to carry out synthetic interactions. Such models could be used to predict interactions between their real counterparts, or potentially interactions at larger scales. In this paper, we test a more controlled version of this question through chess. We use 8 elite chess players, seal their direct pairwise games, learn each player independently using different methods, and then compose the resulting models on the withheld dyads. To evaluate the generated interactions, we use two measurements: opening-family total variation distance and win-draw-loss (WDL) total variation distance. M1 primarily improves WDL fidelity while producing smaller opening-family improvements, whereas M2 produces much larger opening-family improvements while having little effect on WDL-TV. For opening-family behaviour under M2, the correct assignment of the eight learned player identities also gives the closest match among all $8! = 40{,}320$ possible assignments. These results show that at least some properties of previously unseen interactions can be recovered from independently learned individuals. The partial recovery observed here may reflect limitations of the current individual modelling methods rather than a fundamental limit on compositional interaction recovery. An additional post-hoc method that combines the two mechanisms improves both measurements, suggesting that recovery across these behavioural properties is not necessarily mutually exclusive.
• Abstract（参考訳）: AIの絶え間ない進歩により、エージェントを人間に似せてモデル化し、その結果、これらのエージェントを使って合成相互作用を実行することが可能になる。 このようなモデルは、実際の相互作用や、より大きなスケールでの相互作用を予測するために使われる。 本稿では,チェスによってより制御されたバージョンをテストする。 我々は8人のエリートチェスプレーヤーを使用し、直接ペアワイズゲームを封印し、異なる方法で個別に各プレイヤーを学習し、保持されていないダイアドのモデルを構成する。 生成した相互作用を評価するために、オープニング・ファミリーの全変動距離とウィン・ドリュー・ロス(WDL)の全変動距離の2つの測定値を用いる。 M1はWDLの忠実度を向上する一方、M2はWDL-TVにはほとんど影響を与えない。 M2の下でのオープニングファミリー動作では、学習した8人のプレイヤーの正当性も、8ドルのうち最も近いマッチとなる。 40{,}320$ 可能な代入。 これらの結果は、未確認の相互作用の少なくともいくつかの特性が、独立に学習された個人から回収可能であることを示している。 ここで観察された部分的回復は、構成的相互作用回復の基本的な限界よりも、現在の個人モデリング法の限界を反映する可能性がある。 2つのメカニズムを組み合わせた追加のポストホック法は両方の測定を改善し、これらの挙動特性の回復が必ずしも相互に排他的であるとは限らないことを示唆している。

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