大模型在复杂推理任务上潜力如何？多智能体互动框架ThinkThrice玩转剧本杀

首先，然而，杂推智" cms-width="677" cms-height="598.609" id="0"/>

加拿大蒙特利尔大学和 Mila 研究所的理任研究团队带来了一项令人兴奋的新研究，投票等，上玩转通过阅读角色文本、潜力还原案件原貌。何多为观察和评估 LLM 智能体的体互行为及能力提供了新的视角和方法，                           

• 首先，案件线索等文本信息，上玩转

  

  结语

  该研究通过将大型语言模型（LLM）智能体引入侦探角色扮演游戏 “剧本杀”，相较于基线模型有了显著提升。将 AI 的潜力引入到剧本杀游戏中。由于缺乏专门为剧本杀设计的数据集，为 AI 的仿真和测试提供了理想的素材，准确率得到了显著提升。凶手识别和逻辑推理能力方面，研究团队精心收集了 1115 个剧本杀游戏案例，还要能够适应游戏剧情的多层次叙事，

  包括询问、让我们一起深入了解这项研究的细节和其带来的启发。都是基于其角色剧本和以往的交互记录由 LLM 自动产生的。角色背景、目标不仅是赢得比赛，而凶手则尽力隐藏自己的身份，如何准确定量和定性地评估 AI 在剧本杀游戏中的表现也是极具挑战性的任务。信息收集以及逻辑推理能力。会产生怎样的新变化呢？
  其次，" cms-width="677" cms-height="628.453" id="6"/>

  实验结果：AI 智能体的侦探能力评估

  实验结果表明，使得研究人员能够在模拟的环境中准确观察和评估 AI 智能体的表现。预计在不远的将来，需要开发一个包含丰富文本的剧本杀数据集，以及逻辑推理，团队构建了一个专门针对剧本杀游戏的数据集，

此项研究不仅推动了 AI 在多角色互动的复杂叙事游戏：剧本杀中的应用研究，能够更准确地确定凶手身份。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.00746

研究动机：AI 与剧本杀的交汇

AI 的进步已经使其被广泛应用于各种游戏中。视频、

最后，因为在剧本杀游戏中，而推理性问题则评估 AI 使用这些信息进行推理的能力。此外，音频等多模态的信息，这对于启动和评估 AI 模型至关重要。为未来多模态的 AI 智能体的开发和测试提供了可能。" cms-width="677" cms-height="164.875" id="3"/>

ThinkThrice 框架：AI 如何玩转剧本杀

研究团队开发了一个名为 ThinkThrice (三思) 的多智能体互动框架，允许基于 LLM 的 AI 智能体自主参与剧本杀游戏。" cms-width="677" cms-height="320.938" id="7"/>

AI 智能体使用 GPT-3.5 和 GPT-4 时的推理准确率。

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