摘要: 研究人员正在借鉴游戏理论的想法，以改善大型语言模型，并使它们更正确，高效和一致。
AI在复杂游戏中的应用
AI研究者们面临着挑战，其中之一是外交游戏Diplomacy。这款游戏不同于普通的对抗游戏，而是需要七名玩家进行谈判，达成合作协议并随时可能背叛。Meta团队开发的AI程序Cicero在40场比赛中展现出了“人类水平的游戏”能力，虽然没有击败世界冠军，但在人类参与者中排名前10%。
共识互动
Meta团队成员Jacob在MIT进行研究，与Yikang Shen、Gabriele Farina和导师Jacob Andreas合作开发了共识游戏。这个游戏的核心理念是将两个系统——生成器和鉴别器的语言模型进行协调。生成器接收问题并给出回答，鉴别器判断回答的正确性，以此激励双方达成共识。
通过共识游戏，语言模型可以更准确地回答问题，避免偏离原始信念。这种方法可以提高模型的准确性，避免出现完全错误的答案。
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