Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior是一篇由斯坦福大学和谷歌研究人员发表的论文。
这篇论文介绍了一种计算机软件代理,可以模拟可信人类行为,从而为交互式应用程序提供支持。这些应用程序范围从沉浸式环境到人际交流排练空间再到原型工具。这种代理可以模拟人类行为,例如做早餐、上班、艺术家绘画、作家写作等等。
这篇论文描述了一个体系结构,将大型语言模型扩展到使用自然语言存储代理的完整记录,随着时间的推移将这些记忆综合成更高级别的反思,并动态地检索它们以规划行为。在这篇论文中,研究人员使用生成代理来填充一个受《模拟人生》启发的交互式沙盒环境,其中最终用户可以使用自然语言与25个代理的小镇进行交互。
在这个模型中,NPC们会模仿人类的行动逻辑,有自己的生活、人生、社交。并伴随着时间的推移来生成关于自己的记忆。
研究人员以Chat Gpt为板板(叙事者),为其设定了一些基本的设定:
给予人物人设
允许记忆
允许延伸思想
允许其有自己的行动计划和逻辑
伴随着研究的进行,他们逐渐发现这些AI开始生成自己的意识,并且开始尝试思考、社交、为自己制定计划。
在这项项目中,他们会生成自己的记忆,并且会产生新的社交
以上图文献为例:
刚开始,山姆不认识 拉托亚。
在约翰逊公园散步时,山姆遇到了拉托亚,他们做了自我介绍。
拉托亚则提到她是从事摄影项目:“我来这里拍一些照片,这是我正在从事的项目。”
在后来的互动中,
山姆与 拉托亚 的互动表明了对那次互动的记忆,
正如他所问的那样:“嗨,拉托亚。你的项目进行得怎么样了?”
她回答说:“嗨,山姆。进展顺利!”
(翻译引用自CyberDaily)
不知道你有没有想过,或许我们现在也正是生活在某台设备中的NPC呢?
页面更新:2024-05-04
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