本周五 ，来自马萨诸塞大学阿默斯特分校（UMass Amherst）、约翰霍普金斯大学、卡耐基梅隆大学的钻研者们提出了一个神奇的钻研：虚构社区（Virtual Community） 。
虚构社区将真实世界的地理空间数据与天生模型相结合 ，为多种分歧类型的智能体创建了一个拥有社会根基的交互式、可扩大盛开世界场景 。
虚构社区提供了一个统一的框架 ，用于仿照社区中人类和机械人丰硕的社交和物理互动 。它成立在通用物理引擎之上 ，并以现实世界的 3D 场景作为基础 。作者为人类智能体实现了一个虚构角色仿照框架 ，而其中的机械人仿照则重要继承自 Genesis 。
虚构社区通过在环境中填充配置机械人、人类角色配置文件和社会关系网络的智能体（由 LLM 提供支持）来支持基于 3D 场景的智能体社区天生 。
这一个幼我物 ，都是有具体布景资料和活动功夫表的 ，他们也会依照这些设定行事 。他们的社会关系以群组的大局构建 ，每个群组蕴含一组智能体、文本描述和指定的群组活动场所 ，所以这些人物会被衔接成一个有凝聚力的社群 。
虚构社区会基于真实世界地理空间数据天生场景及相应的智能体 。如下图所示：场景天生组件（A）使用天生模型来加强纹理 ，并精辟粗糙的 3D 数据 ，同时精辟地理空间数据以简化几何结构 。它还利用天生步骤创建交互式对象和精密的室内场景 。智能体天生组件（B）利用 LLM 基于场景描述天生智能体角色和社交关系网络 。（C）再基于 Genesis 引擎仿照盛开世界场景中的虚构角色社区和机械人 。
令人感兴致的是 ，它能够仿照世界任何处所的 3D 场景 ，为智能体构建出一个大规模社区 —— 从纽约到伦敦、阿姆斯特丹、丹佛等等 。
现有的 3D 地理空间数据 API 在数量和多样性方面提供了丰硕的数据 ，但它们通常蕴含大量噪声 ，并不足纹理和几何状态细节 。为了添补这一差距 ，作者提出了一种在线流程 ，对几何和纹理进行全面的算帐和加强 。该流程蕴含四个步骤：网格简化、纹理细化、对象搁置和自动注解 。
虚构社区其中还拥有正常运行的交通系统 ，蕴含行人移动、车辆流动和公共交通运营 。作者开发了基于 OSM 数据的自动化动态交通天活力造 ，可能急剧沉建城市路路网络并在全球领域内实现自主交通仿照 。
作为一个援手未来人与机械合作进行训练的平台 ，机械人将成为虚构社区不成或缺的一部门 ，它们无处不在并会其中的「人类」进行无缝互动 。目前看到已经导入的机械人就有宇树的人形机械人、波士顿动力的机械狗 ，还有四轴无人机、谷歌机械人等 。
利用虚构社区所开释的新职能 ，作者引入了两项新的具身化多智能体工作：一项涉及多名人类智能体的竞选工作 ，以及一项同时涉及机械人和人类智能体的社区助理工作 。为了成功实现这些工作 ，智能体必要具备在社区环境中进行规划的能力 ，以及与其他智能体互动的社交智能 。
作为这两项工作的基础 ，若是没有分配到特定工作 ，社区中的智能体味遵循默认的日常打算和通例 。在每轮游戏中 ，城市选择多个智能体并为其分配一项工作 。当智能体被赋予工作时 ，它会暂停日常打算 ，专一于实现社区中分配的社交工作 。
在「竞选」工作中 ，候选人智能体必须高效地规划与社区内的选民智能体成立联系并进行说服 。由于选民的脾气和社会关系各不一样 ，一些选民最初可能偏差于某些候选人 ，这就要求每位候选人造订适应性战术 ，以在整个选举过程中影响和扭转选民的定见 。
了局如下图所示 ，选取 GPT-4o 主干的候选人比选取 GPT-3.5-turbo 主干的候选人占有更高的均匀得票率和转化率 ，这意味着它更有能力在大无数场景下扭转选民的概想 。
社区副手工作的场景则是两个异构机械人在盛开世界环境中合作协助人类 。这些工作要求智能体进行合作规划 ，以协助人类化身进行日� ；疃� —— 搬运 ，即智能体陪同人们表出并援手搬运物品 ；以及递送 ，即智能体将物品从源地位（室内或室表）运送到主张地 。
尝试了局显示 ，两种基线步骤在交付方面的阐发均优于携带 ，这反映了在动态盛开世界中同时操控物体和追随人类的极高难度 。
作者但愿虚构社区工作可能援手人们大规模进行未来的社会智能钻研 ，蕴含：1）机械人若何智能地合作或竞争 ；2）人类若何发展社会关系和成立社区 ；3）智能机械人和人类若何在盛开世界中共存 。
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