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World File Search System代理人
所需医疗代理人特权函件清单
律师检查：PID 职员姓名（姓，名）：日期：3. NCOIC 审查：（级别/姓名）______________________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准 4. JB25 / 主管审查：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准 5. JB2 批准/不批准：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准签名：_______________________ 评论：____________________________________________________________________
代理人的人际交往态度对虚拟现实情景中的服从和社会规范遵守的影响
图3：静止的图像来自陈述中所示的视频。（a）显示了女性友好的主导条件（b）显示男性友好的顺从状况（c）显示男性敌对的占主导地位（d）显示女性敌对的服从条件（E）显示女性中性言语状况（F）显示了男性中性的非言语状况（G）显示了男性对照条件。所有行为后来在主要研究中使用，除了（e）女性中性言语
狼人游戏代理人通过生成AI结合玩家之间的逻辑信息
近年来，基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本，在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是，输出背后的过程仍然是黑匣子，因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出，并且以产生不正确的信息（称为幻觉）而闻名，其原因很难确定。此外，尽管采取了各种改进，例如诸如链条的方法，他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理，从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题，本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验，是一种基于文本的代理，能够玩狼人游戏，需要演绎推理，是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较，提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力，这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
寒冷的自主权：人工AI代理人的监督政策执法
2这一共识的显着例外在于致命的武器，在那里禁止这种系统的努力继续面临挑战（Wareham，2020），搜寻者呼吁禁止在没有人类监督的情况下进行部署（Simmons-Edler等人。，2024）。AI代理人以军事特定系统不采用的方式提供了广泛使用，并关注国内监管动机。鉴于这些担忧和当今的全球共识，这是一项合法的收养种族，不太可能受到人类监督。政策制定者的警惕性继续以人类的监督为中心，这将使情况降低。3，例如，美国版权所有办公室（2022）拒绝了对自主创作的艺术品的保护，英国在专利案件中也同样做到了。4参见，例如，有关市场访问规则的证券和交易委员会（2020年），并限制了Upimit Down计划。4参见，例如，有关市场访问规则的证券和交易委员会（2020年），并限制了Upimit Down计划。
以代理人为中心的人类示威训练世界模型
以前的互动加强学习中的工作在代理政策学习中认为人类行为是直接的，但这需要估计在许多样本上估算Human行为的分布，以防止偏见。我们的工作表明，基于模型的系统可以使用少量的人类数据来指导世界模型学习而不是代理 - 政策学习来避免此问题。我们表明，这种方法比以前的状态更可靠地学习并产生有用的政策。我们通过在两个环境中的专家人类演示来评估我们的方法：PINPAD5，这是一个完全可观察到的环境，优先考虑任务comscom和MemoryMaze，这是一种优先级的可观察到的环境，将其优先列出了外观和记忆。我们只使用9分钟的人类演示数据显示了学习和可靠性的速度速度。
向候选人和代理人介绍英国议会选举
本简报已更新，涵盖了《选举法》颁布的变更。它将概述：• 谁是谁 • 选举时间表的关键日期 • 代理人 • 选民身份证 • 邮寄选票 • 投票日 • 计票 • 候选人支出 • 诚信问题 • 联系人
语言代理人在狼人游戏中进行战略性游戏的强化学习
用大语言模型（LLM）构建的代理在广泛的领域中显示出巨大的潜力。然而，在复杂的决策任务中，纯LLM的代理在选择动作时倾向于表现出偏见，这是从模型的训练数据中获得的，并导致了次优性能。要开发战略语言代理，即产生灵活的语言行动并具有强大决策能力的代理人，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以用LLM的代理使用加强学习（RL）。我们认为沃尔夫（Waywolf）是一种流行的社交推论游戏，是一个充满挑战的测试台，强调多功能沟通和战略性游戏。为了减轻语言动作中的内在偏见，我们的代理人使用LLM执行演绎推理并生成一组候选行动。然后，一项训练有素的RL政策，以优化决策能力，从候选人中选择在游戏中玩的行动。广泛的实验表明，我们的代理商克服了狼人游戏中的内在偏见和胜过现有的基于LLM的代理商。我们还进行人类代理实验，发现我们的代理人达到了人类水平的表现并表现出强大的战略性发挥。
候选人及代理人信息简报
• 谁是谁 • 概述 • 选举时间表 • 资格和取消资格 • 提名 • 代理人 • 访问选民登记册等 • 注册 • 缺席投票 • 选民身份证明 • 可访问性 • 竞选 • 投票日 • 核实和计票 • 支出问题 • 诚信问题 • 问题和答案 • 联系方式和进一步指导
