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《心智理论遇见大语言模型：假设心智模型在高级多智能体任务中的应用在不断发展的人工智能（AI）领域，创建能够在动态环境中有效协作的系统是一个重要的挑战。多智能体强化学习（MARL）一直是一个关键焦点，旨在教会智能体在此类环境中进行互动和适应。然而，这些方法通常在面对新情况或其他智能体时会遇到复杂性和适应性问题。为应对这些挑战，斯坦福大学的这篇论文介绍了一种新方法——“假设心智”模型。这个创新模型利用大语言模型（LLMs）通过模拟人类理解和预测他人行为的方式来提高多智能体环境中的表现。传统的MARL技术往往很难应对不断变化的环境，因为一个智能体的行动可能会不可预测地影响其他智能体。这种不稳定性使得学习和适应变得困难。现有的解决方案，如使用LLMs指导智能体，虽然在理解目标和制定计划方面显示出了一些潜力，但在与多个智能体有效互动的细微能力上仍显不足.....快速阅读：https://www.marktechpost.com/2024/07/26/theory-of-mind-meets-llms-hypothetical-minds-for-advanced-multi-agent-tasks/论文：https://arxiv.org/abs/2407.07086@宝之大者》
