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斯坦福大学的“Generative Agents”论文提出了一种通过使用AI角色模拟人类行为的方法来进行研究和测试人类行为模式的方法。这一研究产生了许多可能的应用:
总之,通过使用AI角色模拟人类行为,我们可以更好地理解人类行为,并为现实世界创建更好的应用和解决方案。
斯坦福大学《Generative Agents》论文提出了一种新方法,用AI角色来模拟人类行为,从而更好地理解和预测人类行为。这种方法可以应用于许多领域,以下是一些可能的应用:
1. 游戏开发。使用AI角色模拟玩家行为,可以让游戏更真实和有趣。这可以帮助游戏设计师更好地理解玩家行为,并提供更好的游戏体验。
2. 市场研究。使用AI角色来模拟消费者行为,可以帮助企业更好地了解市场需求,制定更好的营销策略。
3. 城市规划。使用AI角色来模拟城市居民行为,可以帮助城市规划者更好地理解居民需求,制定更好的城市规划方案。
4. 交通规划。使用AI角色来模拟驾驶员行为,可以帮助交通规划者更好地了解交通流量和拥堵情况,制定更好的交通规划方案。
可信的人类行为智能体能够赋能从沉浸式环境到人际交流排练空间再到原型工具的交互式应用。在本文中,我们介绍了模拟可信人类行为的生成式智能体。他们会起床,做早餐,然后去上班;艺术家会画画,作家会写作;他们形成观点,注意到彼此,发起对话;他们记得过去的日子,并在计划下一天时进行反思。为了实现生成式智能体,我们描述了一种体系结构,该体系结构扩展了一个大型语言模型,以自然语言存储智能体的全部经验记录,随着时间的推移将这些记忆合成为更高级别的反思,并动态地检索它们以***行为。我们使用自然语言实例化生成式智能体,填充了受《模拟人生》启发的交互式沙盒环境,最终用户可以使用自然语言与25个智能体的小镇进行交互。在评估中,这些生成式智能体产生了可信的个体和涌现性的社交行为:例如,仅从单个用户指定的一个智能体想要举办情人节派对的概念开始,智能体自主地在接下来的两天内向派对散发邀请,结交新朋友,相互邀请参加派对,并协调好在正确时间一起出现在派对上。我们通过消融实验证明了我们的智能体体系结构——观察、规划和反思的组成部分——对智能体行为的可信度均起到了至关重要的作用。通过将大型语言模型与计算机交互智能体融合在一起,这项工作介绍了实现可信人类行为模拟的体系结构和交互模式。
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