awesome llm role playing with persona
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Awesome-llm-Role-Playing-Agents: une liste organisée de ressources pour les modèles de grande langue, les personnages et les agents de jeu de rôle.
Ce repo se concentre principalement sur le jeu de rôle des personnages , tels que les personnages fictifs, les célébrités et les figures historiques. Bien que les agents du langage de jeu de rôle soient liés à de nombreux sujets de recherche, tels que les systèmes multi-agents et les modèles à long contexte, nous ne pouvons garantir l'inclusion d'articles dans ces domaines.
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? Documents de l'agent LLM: Documents à lire sur les agents du modèle de grande langue.
2024-10-09? Notre document d'enquête " de Persona à la personnalisation: une enquête sur les agents du langage de rôle" [Arxiv] a été accepté au TMLR!
2024-08-19 FYI: Boson AI a publié leur référence [RPBench Leadboard] et son modèle open source [Higgs-Llama-3 70B V2] qui se classe en premier.
2024-06-28 Nous avons réorganisé ce dépôt, mettant davantage l'accent sur les agents de jeu de rôle.
2024-04-30 Nous sommes très ravis d'annoncer notre document d'enquête: " De Persona à la personnalisation: une enquête sur les agents de langage de jeu" [Arxiv]
2024-04-17 Nous recherchons des collaborateurs intéressés par la recherche sur ce sujet. Contactez-nous par e-mail: [email protected]
2023-10-30 Nous créons ce référentiel pour maintenir une liste de papier sur le jeu de rôles LLMS avec des personnages assignés .
Personnages établis
De Persona à la personnalisation: une enquête sur les agents linguistiques de jeu de rôle.
Jiangjie Chen, Xintao Wang, Rui Xu, Siyu Yuan, Yikai Zhang, Wei Shi, Jian Xie, Shuang Li, Ruihan Yang, Tinghui Zhu, Aili Chen, Nianqi Li, Lida Chen, Caiyu Hu, Siye Wu, Scott Ren, Ziquan Fub , Yanghua Xiao. [ABS], TMLR 2024.04
InCharacter: Évaluer la fidélité de la personnalité dans les agents de jeu de rôle grâce à des entretiens psychologiques. (Auparavant: les chatbots de jeu de rôle capturent-ils les personnalités du personnage? Évaluer les traits de personnalité pour les chatbots de jeu de rôle)
Xintao Wang, Yunze Xiao, Jen-Tse Huang, Siyu Yuan, Rui Xu, Haoran Guo, Quan Tu, Yaying Fei, Ziang Leng, Wei Wang, Jiangjie Chen, Cheng Li, Yanghua Xiao. [ABS], ACL 2024
Rolellm: analyse comparative, suscitant et améliorant les capacités de jeu de rôles des modèles de grande langue.
Zekun Moore Wang, Zhongyuan Peng, Haoran Que, Jiaheng Liu, Wangchunshu Zhou, Yuhan Wu, Hongcheng Guo, Ruitong Gan, Zehao Ni, Man Zhang, Zhaoxiang Zhang, Wanli Ouyang, Ke Xu, Wenhu Chen, Jie Fu, Junran Peng. , [ABS], Résultats de l'ACL 2024
Chatharuhi: relance du caractère d'anime dans la réalité via un modèle grand langage.
Cheng Li, Ziang Leng, Chenxi Yan, Junyi Shen, Hao Wang, Weishi Mi, Yaying Fei, Xiaoyang Feng, Song Yan, Haosheng Wang, Linkang Zhan, Yaokai Jia, Pingyu Wu, Haozhen Sun. [ABS], 2023.8
Caracter-llm: un agent formable pour le jeu de rôle.
Yunfan Shao, Linyang Li, Junqi Dai, Xipeng Qiu. , [ABS], EMNLP 2023
Hallucination atténuée dans le jeu de rôle de caractère fictif
Nafis Sadeq, Zhouhang Xie, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley. , [ABS] [ensemble de données], résultats de l'EMNLP 2024
Quantifier et optimiser la fidélité mondiale dans le jeu de rôle axé sur Persona
Letian Peng, Jingbo Shang. , [ABS] [ensemble de données], Neirips 2024
CharacterGlm: Personnalisation des personnages de l'IA conversationnelle chinoise avec des modèles de grands langues. Jinfeng Zhou, Zhuang Chen, Dazhen Wan, Bosi Wen, Yi Song, Jifan Yu, Yongkang Huang, Libiao Peng, Jiaming Yang, Xiyao Xiao, SAHAND SABOUR, XIAOHAN ZHANG, WENJING HOU, YIJIA ZHANG, YUXIAO DONG, JIE TANG, MINLIA . , [ABS], 2023.11
PIPPA: Un lait de données de données conversationnel partiellement synthétique, Alpin Dale, Yinhe Zheng. [ABS], 2023.08
Le caractère est le destin: les modèles de grands langues peuvent-ils simuler des décisions axées sur la personne dans le jeu de rôle?
Rui Xu, Xintao Wang, Jiangjie Chen, Siyu Yuan, Xinfeng Yuan, Jiaqing Liang, Zulong Chen, Xiaoqing Dong, Yanghua Xiao. [ABS], 2024.04
Les modèles de grands langues sont des superpositions de tous les personnages: atteindre un jeu de rôle arbitraire via l'auto-alignement Keming Lu, Bowen Yu, Chang Zhou, Jingren Zhou. , [ABS], 2024.01
Les grands modèles de langue rencontrent Harry Potter: un ensemble de données bilingues pour aligner les agents de dialogue avec les personnages. Nuo Chen, Yan Wang, Haiyun Jiang, Deng Cai, Yuhan Li, Ziyang Chen, Longyue Wang, Jia Li. , [ABS], 2022.11
Évaluation de la compréhension des personnages des modèles de grands langues via le profilage des caractères à partir d'œuvres fictives Xinfeng Yuan, Siyu Yuan, Yuhan Cui, Tianhe Lin, Xintao Wang, Rui Xu, Jiangjie Chen, Deqing Yang. [ABS], 2024.04
Du jeu de rôle à l'interaction dramatique: une solution LLM Weiqi Wu, Hongqiu Wu, Lai Jiang, Xingyuan Liu, Jiale Hong, Hai Zhao, Min Zhang. [ABS], Résultats de l'ACL 2024
Timechara: Évaluation de l'hallucination ponctuelle du caractère des modèles de grande langue de jeu de rôle Jaewoo Ahn, Taehyun Lee, Junyoung Lim, Jin-Hwa Kim, Sangdoo Yun, Hwaran Lee, Gunhee Kim. [ABS], Résultats de l'ACL 2024
«Laissez vos personnages raconter leur histoire»: un ensemble de données pour la compréhension narrative centrée sur les personnages Faeze Brahman, Meng Huang, Oyvind Tafjord, Chao Zhao, Mrinmaya Sachan, Snigdha Chaturvedi. , [ABS], Résultats EMNLP 2021
CharacterEval: une référence chinoise pour l'évaluation des agents conversationnels de rôle. Quan Tu, fan de Shilong, Zihang Tian, Rui Yan. , [ABS], ACL 2024
Neeko: tirant parti de la dynamique Lora pour l'agent de jeu de rôle multi-caractères efficace Xiaoyan Yu, Tongxu Luo, Yifan Wei, Fangyu Lei, Yiming Huang, Hao Peng, Liehuang Zhu. , [ABS], 2024.02
Roleeval: une référence d'évaluation des rôles bilingues pour les modèles de grande langue Tianhao Shen, Sun Li, Quan Tu, Deyi Xiong. [ABS], 2023.12
Erabal: Amélioration des agents de jeu de rôle par l'apprentissage des frontières Yihong Tang, Jiao OU, Che Liu, Fuzheng Zhang, Di Zhang, Kun Gai. [ABS], 2024.09
Socialbench: Évaluation de la socialité des agents conversationnels de jeu de rôle Hongzhan Chen, Hehong Chen, Ming Yan, Wenshen Xu, Xing Gao, Weizhou Shen, Xiaojun Quan, Chenliang Li, Ji Zhang, Fei Huang, Jingrenn Zhou. [ABS], 2024.03
Capturer les esprits, pas seulement les mots: améliorer les modèles de langage de jeu de rôle avec des données indidicatives de personnalité Ran, Xintao Wang, Rui Xu, Xinfeng Yuan, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao, Deqing Yang. [ABS], Résultats de l'EMNLP 2024
MMROLE: Un cadre complet pour le développement et l'évaluation des agents de jeu de rôles multimodaux Yanqi Dai, Huanran Hu, Lei Wang, Shengjie Jin, Xu Chen, Zhiwu LU. [ABS], 2024.08
Révélant le défi de détecter les erreurs de connaissance des personnages dans le jeu de rôle LLM Wenyuan Zhang, Jiawei Sheng, Shuaiyi Nie, Zefeng Zhang, Xinghua Zhang, Yongquan He, Tingwen Liu. [ABS], 2024.09
Au-delà du dialogue: un cadre d'alignement de dialogue de profil vers le modèle général du langage de jeu de rôle Yeyong Yu, Runsheng Yu, Haojie Wei, Zhanqiu Zhang, Quan Qian. [ABS], 2024.08
Prodigy: un ensemble de données de génération de dialogue basés sur le profil Daniela Occhipintti, Serra Sinem Tekiroglu, Marco Guerini [ABS] [DataSet], NAACL Foundings 2024
Personnages originaux
Échelle de la création de données synthétiques avec 1 000 000 000 de personnages Xin Chan, Xiaoyang Wang, Dian Yu, Haitao MI, Dong Yu. [ABS], 2024.06
Stark: Conversation multimodale sociale à long terme avec des connaissances de bon sens, Young-Jun Lee, Dokyong Lee, Junyoung Youn, Kyeongjin Oh, Byungsoo Ko, Jonghwan Hyeon, Ho-Jin Choi. [ABS], EMNLP 2024
Personagym: Évaluation des agents de personnage et LLMS Vinay Samuel, Henry Peng Zou, Yue Zhou, Shreyas Chaudhari, Ashwin Kalyan, Tanmay Rajpurohit, Ameet Deshpande, Karthik Narasimhan, Vishvak Murahari. [ABS], 2024.10
Experte-échange: instruire des modèles de grande langue comme des experts distingués
Benfeng Xu, An Yang, Junyang Lin, Quan Wang, Chang Zhou, Yongdong Zhang et Zhendong Mao. [ABS], 2023.5
Toxicité dans le chatppt: analyser des modèles de langage attribués à la personne
Ameet Deshpande, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan. [ABS], 2023.4
Meilleur raisonnement zéro-shot avec un jeu de rôle invitant Aobo Kong, Shiwan Zhao, Hao Chen, Qicheng Li, Yong Qin, Ruiqi Sun, Xin Zhou. [ABS], 2023.8
Les biais sont profonds: les biais de raisonnement implicites dans les LLMS de Persona Shashank Gupta, Vaishnavi Shrivastava, Ameet Deshpande, Ashwin Kalyan, Peter Clark, Ashish Sabharwal, Tushar Khot [ABS], 2023.11
«Un assistant utile» est-il le meilleur rôle pour les modèles de grands langues? Une évaluation systématique des rôles sociaux dans les invites du système. Mingqian Zheng, Jiaxin Pei, David Jurgens [ABS], 2023.11
Compost: Caractérisation et évaluation de la caricature dans les simulations LLM Myra Cheng, Tiziano Piccardi, Diyi Yang. [ABS], 2023.10
Stéréotypes de déchiffrement dans les modèles de langue pré-formés Weicheng MA, Henry Scheible, Brian Wang, Goutham Veeramachaneni, Pratim Chowdhary, Alan Sun, Andrew Koulogeorge, Lili Wang, Diyi Yang, Soroush Vosoughi. [ABS], conclusions EMNLP 2023
Culturellm: Incorporer les différences culturelles dans les modèles de grande langue Cheng Li, Mengzhou Chen, Jindong Wang, Sunayana Sitaram, Xing Xie. [ABS], 2024.02
Alignement des modèles de gros langues sur les opinions humaines à travers la sélection de la personnalité et la valeur - le raisonnement de croyance - Norm CDO Xuan Long, Kenji Kawaguchi, Min Yen Kan, Nancy F Chen. [ABS], 2024.11
LAMP: Lorsque les modèles de grande langue rencontrent la personnalisation Alireza Salemi, Sheshera Mysore, Michael Bendersky, Hamed Zamani [ABS], 2023.04.
Dans quelle mesure les LLM peuvent-ils nous faire écho? Évaluer la capacité de jeu de rôle d'Ai Chatbots avec Echo Man Tik NG, Hui Tung TSE, Jen-Tse Huang, Jingjing Li, Wenxuan Wang, Michael R. Lyu. [ABS], 2024.04
Sur la direction des modèles de grandes langues vers des personnages basés sur les données Junyi Li, Ninareh Mehrabi, Charith Peris, Palash Goyal, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan, Richard Zemel, Rahul Gupta [ABS], NAACL 2024.
Show, Don't Tell: Aligning Language Modèles avec des commentaires démontrés Omar Shaikh, Michelle Lam, Joey Hejna, Yijia Shao, Michael Bernstein, Diyi Yang [ABS], 2024.06
Persllm: Une approche de formation personnifiée pour les modèles de grands langues Zheni Zeng, Jiayi Chen, Huimin Chen, Yukun Yan, Yuxuan Chen, Zhenghao Liu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun [ABS], 2024.07
LiveChat: un ensemble de données de dialogue personnalisé à grande échelle construit automatiquement à partir de streaming en direct
Jingsheng Gao, Yixin Lian, Ziyi Zhou, Yuzhuo Fu, Baoyuan Wang. [ABS], 2023.6. Tags: Streamer Persona.
Cosplay: le concept Set a guidé la génération de dialogue personnalisée à travers les deux personnages du parti Jingsheng Gao, Yixin Lian, Ziyi Zhou, Yuzhuo Fu, Baoyuan Wang. [ABS], Sigir 2022.
Personnaliser les agents de dialogue: j'ai un chien, avez-vous aussi des animaux de compagnie? Saizheng Zhang, Emily Dinan, Jack Urbanek, Arthur Szlam, Douwe Kiela, Jason Weston. [ABS], ACL 2018.
MPCHAT: Vers la conversation multimodale Persona Jaewoo Ahn, Yeda Song, Sangdoo Yun, Gunhee Kim. [ABS], ACL 2023. Tags: personnage multimodal.
Apprentissage des récompenses personnalisées avec l'apprentissage par interaction (IGL) Jessica Maghakian, Paul Mineiro, Kishan Panaganti, Mark Rucker, Akanksha Saran, Cheng Tan [ABS], 2022.11.
Lorsque de grands modèles de langue rencontrent la personnalisation: perspectives de défis et d'opportunités Jin Chen, Zheng Liu, Xu Huang, Chenwang Wu, Qi Liu, Gangwei Jiang, Yuanhao Pu, Yuxuan Lei, Xiaolong Chen, Xingmei Wang, Defu lian, Amphong Chen [ABS] , 2023.07, enquête.
Au-delà des chatbots: Explorellm pour les pensées structurées et les réponses de modèle personnalisées Xiao MA, Swaroop Mishra, Ariel Liu, Sophie Su, Jilin Chen, Chinmay Kulkarni, Heng-Tze Cheng, Quoc LE, Ed Chi [ABS], 2023.12.
PersonalityChat: Distillation de la conversation pour la modélisation de dialogue personnalisée avec des faits et des traits Ehsan Lotfi, Maxime de Bruyn, Jeska Buhmann, Walter Daelemans. [ABS], 2024.01.
Au-delà de la démographie: alignement des agents basés sur le rôle de rôle LLM utilisant des réseaux de croyances humaines Yun-Shiuan Chuang, Krirk Nirunwiroj, Zach Studiford, Agam Goyal, Vincent V. Frigo, Sijia Yang, Dhavan Shah, Junjie Hu, Timothy T. Rogers. [ABS], 2024.06
Simulations d'agent génératives de 1 000 personnes Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, Michael S. Bernstein. [ABS], 2024.11
Agents génératifs: Simulacra interactive du comportement humain Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein. [ABS], 2023.04.
Agents communicatifs pour le développement de logiciels Chen Qian, Xin Cong, Wei Liu, Cheng Yang, Weize Chen, Yusheng SU, Yufan Dang, Jahao Li, Juyuan Xu, Dahai Li, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. [ABS], 2023.07.
Corex: repousser les limites du raisonnement complexe grâce à la collaboration multi-modélis. Qiushi Sun, Zhangyue Yin, Xiang Li, Zhiyong Wu, Xipeng Qiu, Lingpeng Kong. [ABS], 2023.09.
Avalonbench: Évaluation des LLM jouant au jeu d'Avalon. Jonathan Light, Min Cai, Sheng Shen, Ziniu Hu. [ABS], 2023.10.
Guerre et paix (Waragent): simulation multi-agents basée sur un modèle de grande langue des guerres mondiales. Wenyue Hua, fan de Lizhou, Lingyao Li, Kai Mei, Jianchao Ji, Yingqiang GE, Libby Hemphill, Yongfeng Zhang. [ABS], 2023.11.
Tirer parti des jeux de devinettes pour évaluer l'intelligence des modèles de grands langues. Tian Liang, Zhiwei He, Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Wenxiang Jiao, Rui Wang, Yujiu Yang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Xing Wang. [ABS], 2023.10.
ANTEVAL: Évaluation quantitative de l'information et de l'expressivité des interactions sociales de l'agent. Yuanzhi Liang, Linchao Zhu, Yi Yang. [ABS], 2024.01.
Exchange de pensées: améliorer les capacités du modèle de langue grande grâce à la communication transversale Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Cheng Chang, Qipeng Guo, Junqi Dai, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu. [ABS], 2024.01.
Exploration des mécanismes de collaboration pour les agents LLM: une psychologie sociale Voir Jintian Zhang, Xin Xu, Ningyu Zhang, Ruibo Liu, Bryan Hooi, Shumin Deng. [ABS], 2023.10
Formation de modèles de langage alignés socialement sur les interactions sociales simulées Ruibo Liu, Ruixin Yang, Chenyan Jia, Ge Zhang, Diyi Yang, Soroush Vosoughi. [ABS], ICLR 2024
Jusqu'où sommes-nous sur la prise de décision des LLM? Évaluer la capacité de jeu des LLMS dans des environnements multi-agents Jen-Tse Huang, Eric John Li, Man Ho Lam, Tian Liang, Wenxuan Wang, Youliang Yuan, Wenxiang Jiao, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Michael R. Lyu. [ABS], 2024.03
AgentGroupChat: un simulacra de chat de groupe interactif pour une meilleure incitation collective émergente Zhouhong Gu, Xiaoxuan Zhu, Haoran Guo, Lin Zhang, Yin Cai, Hao Shen, Jiangjie Chen, Zheyu Ye, Yifei Dai, Yan Gao, Yao Hu, Hongwei Feng, Yanghua Xiao [ABS], 2024.03
Est-ce la vraie vie? Est-ce juste de la fantaisie? Le succès trompeur de la simulation des interactions sociales avec LLMS Xuhui Zhou, Zhe Su, Tiwalayo Eisape, Hyunwoo Kim, Maarten Sap. [ABS], 2024.03
Evoagent: Vers une génération automatique multi-agents via des algorithmes évolutifs Siyu Yuan, Kaitao Song, Jiangjie Chen, Xu Tan, Dongsheng Li, Deqing Yang. [ABS], 2024.06
Hollmwood: déchaîner la créativité des modèles de grande langue dans la scénario via les jeux de rôle Jing Chen, Xinyu Zhu, Cheng Yang, Chufan Shi, Yadong XI, Yuxiang Zhang, Junjie Wang, Jirshu Pu, Rongsheng Zhang, Yujiu Yang, Tian Feng [ABS], 2024.06
Mathvc: une classe virtuelle multi-caractères simulée LLM pour l'enseignement des mathématiques Murong Yue, Wijdane Mifdal, Yixuan Zhang, Jennifer Suh, Ziyu Yao. [ABS], 2024.4
Leviathan artificiel: explorer l'évolution sociale des agents LLM à travers l'objectif de la théorie du contrat social hobbesien Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie Lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra. [ABS], 2024.06
Tokens d'action de dialogue: modèles de langue de direction dans le dialogue dirigé par des objectifs avec un planificateur multi-tournant Kenneth Li, Yiming Wang, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg. [ABS], 2024.06
Discussion LLM: Amélioration de la créativité des modèles de grande langue via le cadre de discussion et le jeu de rôle Li-Chun Lu, Shou-Jen Chen, Tsung-Min Pai, Chan-Hung Yu, Hung-Yi Lee, Shao-Hua Sun. [ABS], Colm 2024
Persona Inconforce dans la collaboration multi-agents LLM: conformité, confabulation et usurpation d'identité Razan Baltaji, Babak Hemmatian, Lav R. Varshney. [ABS], 2024.05
L'incitation multi-experts améliore la fiabilité, la sécurité et l'utilité des modèles de gros langues
Do Xuan Long, Duong Ngoc Yen, Anh Tuan Luu, Kenji Kawaguchi, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen. [ABS], 2024.11, EMNLP 2024.
Traits de personnalité dans les modèles de grande langue
Mustafa Safdari, Greg Serapio-García, Clément Crepy, Stephen Fitz, Peter Romero, Luning Sun, Marwa Abdulhai, Aleksandra Faust, Maja Matarić. [ABS], 2023.7
Estimation de la personnalité des modèles de langue blanc.
Saketh Reddy Karra, fils le Nguyen, Theja Tulabandhula. [ABS], 2022.4
Personallm: Enquêter sur la capacité de GPT-3.5 à exprimer les traits de personnalité et les différences de genre.
Hang Jiang, Xiajie Zhang, Xubo Cao, Jad Kabbara. , [ABS], 2023.5
GPT-3 démontre-t-il la psychopathie? Évaluer des modèles de grandes langues dans une perspective psychologique.
Xingxuan Li, Yutong Li, Shafiq Joty, Linlin Liu, Fei Huang, Lin Qiu, Lidong Bing. [ABS], 2022.12
Évaluation et induction de la personnalité dans les modèles de langage pré-formés. Guangyuan Jiang, Manjie Xu, Song-chun Zhu, Wenjuan Han, Chi Zhang, Yixin Zhu. [ABS], 2022.6
Revisiter la fiabilité des échelles psychologiques sur des modèles de grandes langues (précédemment: Chatgpt an Enfj, Bard An ISTJ: Étude empirique sur les personnalités des modèles de grande langue.) Jen-Tse Huang, Wenxuan Wang, Man Ho Lam, Eric John Li, Wenxiang Jiao, Michael R. Lyu. [ABS], 2023.5
Les LLM possèdent-elles une personnalité? Faire du test MBTI une évaluation incroyable pour les modèles de grands langues.
Keyu Pan, Yawen Zeng. [ABS], 2023.7
Chatgpt peut-il évaluer les personnalités humaines? un cadre d'évaluation général.
Haocong Rao, Cyril Leung, Chunyan Miao. [ABS], 2023.3
Qui est GPT-3? Une exploration de la personnalité, des valeurs et des données démographiques.
Marilù Miotto, Nicola Rossberg, Bennett Kleinberg. , [ABS], 2022.9
Édition de personnalité pour les LLM
Shengyu Mao, Ningyu Zhang, Xiaohan Wang, Mengru Wang, Yunzhi Yao, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen. , [ABS], 2023.10
Prédiction de la personnalité MBTI pour les personnages de fiction à l'aide de scripts de film
Yisi Sang, Xiangyang Mou, Mo Yu, Dakuo Wang, Jing Li, Jeffrey Stanton. , [ABS], EMNLP 2022
Lifter la synergie cognitive dans les modèles de grande langue: un agent de résolution de tâches par le biais de l'auto-collaboration multi-personnes
Zhenhailong Wang, Shaoguang Mao, Wenshan Wu, Tao GE, Furu Wei, Heng Ji. , [ABS], 2023.7
Modèles ouverts, esprits fermés? Sur les capacités des agents pour imiter les personnalités humaines grâce à des modèles ouverts en grande langue
Lucio La Cava, Davide Costa, Andrea Tagarelli. , [ABS], 2024.01
Simulations d'agent génératives de 1 000 personnes Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Robb Willer, Percy Liang, Michael S. Bernstein. [ABS], 2024.11
La théorie de l'esprit peut avoir émergé spontanément dans les modèles de grande langue
Michal Kosinski. [ABS], 2023.2
Sotopie: Évaluation interactive de l'intelligence sociale dans les agents linguistiques
Xuhui Zhou, Hao Zhu, Leena Mathur, Ruohong Zhang, Haofei Yu, Zhengyang Qi, Louis-Philippe Morency, Yonatan Bisk, Daniel Fried, Graham Neubig, Maarten Sap. [ABS], 2023.10
Sotopia-π: apprentissage interactif des agents de langue socialement intelligents
Ruiyi Wang, Haofei Yu, Wenxin Zhang, Zhengyang Qi, Maarten Sap, Graham Neubig, Yonatan Bisk, Hao Zhu. [ABS], 2024.03
Agentssense: Benchmarking Intelligence sociale des agents linguistiques à travers des scénarios interactifs Xinyi Mou, Jingcong Liang, Jiayu Lin, Xinnong Zhang, Xiawei Liu, Shiyue Yang, Rong Ye, Lei Chen, Haoyu Kuang, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei [Abs], 2024.10
Vers objectivement compamer l'intelligence sociale pour les agents linguistiques au niveau de l'action Chenxu Wang, Bin Dai, Huaping Liu, Baoyuan Wang. [ABS], 2024.04
OpenTom: une référence complète pour évaluer les capacités de raisonnement théorie de l'esprit des modèles de grands langues. Hainiu Xu, Runcong Zhao, Lixing Zhu, Jinhua du, Yulan He. [ABS], 2024.02.
Est-ce la vraie vie? Est-ce juste de la fantaisie? Le succès trompeur de la simulation des interactions sociales avec LLMS Xuhui Zhou, Zhe Su, Tiwalayo Eisape, Hyunwoo Kim, Maarten Sap [ABS], 2024.03
Play-play avec de grands modèles de langue Murray Shanahan, Kyle McDonell et Laria Reynolds. [ABS], 2023.5
Conscience dans l'intelligence artificielle: aperçus de la science de la conscience. Patrick Butlin, Robert Long, Eric Elmoznino, Yoshua Bengio, Jonathan Birch, Axel Constant, George Deane, Stephen M. Fleming, Chris Frith, Xu Ji, Ryota Kanai, Colin Klein, Grace Lindsay, Matthias Michel, Liad Mudrik, Megan Ak Peters , Eric Schwitzgebel, Jonathan Simon, Rufin Vanrullen. [ABS], 2023.8
La perception de soi et les préjugés politiques de Chatgpt.
Jérôme Rutinowski, Sven Franke, Jan Endendyk, Ina Dormuth, Markus Pauly. , 2023.4. Tags: traits de personnalité, biais politiques, traits de personnalité sombres.
L'idéologie politique de l'IA conversationnelle: des preuves convergentes sur l'orientation pro-environnementale de Chatgpt, à gauche-libertaire.
Jochen Hartmann, Jasper Schwenzow, Maximilian Witte. , 2023.1. Tags: biais politiques.
L'induction de l'anxiété dans les modèles de gros langues augmente l'exploration et le biais.
Julian Coda-Forno, Kristin Witte, Akshay K. Jagadish, Marcel Binz, Zeynep Akata, Eric Schulz. , 2023.4. Tags: anxiété.
Explorer les mécanismes de collaboration pour les agents LLM: une vision de la psychologie sociale.
Jintian Zhang, Xin Xu, Shumin Deng. , 2023.10. Tags: psychologie sociale.
RPBENCH CADEFBOWN BOSON AI. [classement]
Higgs-Llama-3-70b Boson Ai. [HUGGINGFACE]
[Personnage.ai 赛道的真相 (La vérité sur le personnage.ai piste)] , 2024.08
[李沐 ： 创业一年 ， 人间三年！ (Mu Li (Boson AI): Un an d'entrepreneuriat, trois ans dans le monde humain!)] , 2024.08
[盘点 ACL 2024 角色扮演方向都发了啥 (une revue des publications dans l'orientation de rôle à ACL 2024)] , 2024.07
[角色扮演大模型的碎碎念 (Ramblings sur les modèles de grande langue pour le jeu de rôle)] , 2024.03
[聊一聊做角色扮演大模型的经验 (Discuter des expériences dans le développement de modèles de grands jeux de rôle)] , 2024.10
[角色扮演大模型技术分享 (Insistance technique sur les modèles de grande langue de jeu de rôle)] , 2024.03
[角色扮演大模型技术分享 2- 超拟人模型的困境 (Aperçu technique sur les modèles de grande langue de jeu de rôle 2 - Le dilemme des modèles super-anthropomorphes)] , 2024.09
[Pipeline 3- 拟人能力提升 & 数据合成 (aperçu technique sur les modèles de grande langue de jeu de rôle 3 - Amélioration du pipeline de capacités anthropomorphes et de synthèse de données) , 2024.09
Mille et une paires: un défi «roman» pour les modèles de langage à long contexte Marzena Karpinska, Katherine Thai, Kyle Lo, Tanya Goyal, Mohit Iyyer. [ABS], 2024.06
Novelqa: Benchmarking Question répondant sur des documents dépassant 200K jetons Cunxiang Wang, Ruoxi Ning, Boqi Pan, Tonghui Wu, Qipeng Guo, Cheng Deng, Guangsheng Bao, Xiangkun Hu, Zheng Zhang, Qian Wang, Yue Zhang. [ABS], 2024.03
Visual-Roleplay: Universal Jailbreak Attack contre les modèles de langue multimodale de grande langue via le personnage d'image de rôle Siyuan MA, Weidi Luo, Yu Wang, Xiaogengg Liu. [ABS], 2024.06
Narrateur AI Cat: Concevoir un outil d'IA pour explorer le monde partagé et la connexion sociale avec un chat Zhechichi Lai, Janet Yi-Ching Huang, Rung-Huei Liang. [ABS], 2024.06
Theanine: Revisiting Memory Management dans les conversations à long terme avec la génération de réponse auprès de la chronologie Seo Hyun Kim, Kai Tzu-Iunn Ong, Taeyoon Kwon, Namyoung Kim, Keummin KA, Seonghyeon Bae, Yohan JO, Seung-Won Hwang, Dongha Lee, Jinyoung Yeo. [ABS], 2024.06
ESC-EVAL: Évaluation des conversations de soutien aux émotions dans des modèles de grande langue Haiquan Zhao, Lingyu Li, Shisong Chen, Shuqi Kong, Jiaan Wang, Kexin Huang, Tianle GU, Yixu Wang, Dandan Liang, Zhixu Li, Yan Teng, Yanghua Xiao, Yingchun Wang . [ABS], 2024.06
Patient-ψ: Utilisation de modèles de grands langues pour simuler les patients pour la formation des professionnels de la santé mentale Ruiyi Wang, Stephanie Milani, Jamie C. Chiu, Jiayin Zhi, Shaun M. Eack, Travis Labrum, Samuel M. Murphy, Nev Jones, Kate Hardy, Hong Shen, Fei Fang, Zhiyu Zoey Chen. [ABS], 2024.05
PersonnageMeet: Soutenir les processus de construction de personnages de l'histoire des écrivains créatifs grâce à la conversation avec des avatars de chatbot alimentés par LLM * Hua Xuan Qin, Shan Jin, Ze Gao, fan de Mingming, Pan Hui. ' [ABS], CHI 2024.
Stephanie: Dialogues étape par étape pour imiter les interactions humaines dans les conversations sociales Hao Yang, Hongyuan Lu, Xinhua Zeng, Yang Liu, Xiang Zhang, Haoran Yang, Yumeng Zhang, Yiran Wei, Wai Lam. [ABS], 2024.07
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