研究人员开发了一个新颖的框架，该框架将基于大型语言模型（LLM）的代理整合到人类监督的谈判过程中，以在人类健康（One Health）背景下进行风险评估和建立共识。该方法使用检索增强生成（retrieval-augmented generation）从利益相关者材料中创建代理描述，并利用这些代理访问特定领域的计算模型和网络来源。通过模拟谈判游戏，并由领域专家对涉及食品安全和病虫害管理的情景进行评估，结果表明参与者在修改提议的交易后，可以在规定时间内达成共识。 AI
影响 该框架有望提高跨领域复杂、多方利益相关者风险谈判的效率和决策质量。
排序理由 学术论文，详细介绍了在风险谈判中使用大型语言模型的创新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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