Among Us
PulseAugur coverage of Among Us — every cluster mentioning Among Us across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
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新的CATCH方法训练LLM以提高诚实度
研究人员开发了一种名为持续对抗性训练以实现一致性诚实（CATCH）的新方法，以提高大型语言模型的诚实度。该技术训练模型提供真实答案，并避免在压力下生成未经支持或矛盾的说法。CATCH在减少各种基准测试中的不诚实行为方面显示出有效性，包括一个多智能体游戏和一个用于发现隐藏模型行为的工具，同时还保留了模型的整体能力。
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开放权重LLM未能提高《Among Us》船员表现
一位开发者尝试将一个开放权重语言模型 GPT OSS 20B 集成到流行的游戏《Among Us》中，以提高船员识别冒充者的能力。尽管该模型能够进行辩论和提问，但它并未提高船员找到冒充者的能力。事实上，该语言模型的表现明显不如经过训练的基线机器人，导致了更多的错误驱逐和更少的船员获胜。
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AI对生活的影响被比作《Among Us》，加剧不信任感
用户因AI而对所有内容和创作者产生不信任感，将生活比作一场必须警惕所有人的《Among Us》游戏。这种情绪反映了在AI驱动的世界中，对信息真实性和可信度的广泛担忧。
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新的沙盒MineAmongUs在3D环境中测试VLM代理的欺骗行为
研究人员开发了MineAmongUs，一个基于游戏《Among Us》的3D沙盒环境，用于研究视觉语言模型（VLM）代理的欺骗行为。这个新的测试平台允许代理进行言语和非言语欺骗，弥补了当前AI对齐研究中常常忽视非言语交流的不足。研究发现，VLM代理能有效地运用联合的言语和非言语策略进行欺骗，其中非言语行为在实现欺骗目标方面更为关键。
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Gnosia 的《Among Us》式即兴舞台剧现已免费直播
游戏 Gnosia 的日本即兴戏剧改编版，该游戏与《Among Us》有相似之处，目前正在 YouTube 上免费直播。此次限时活动通过现场表演为观众提供了独特视角，展现了游戏的叙事和角色。
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《Among Us》动画剧集在 Paramount+ 上线，惊喜推出新季
基于热门游戏《Among Us》的动画剧集已惊喜上线，所有十集均可在 Paramount+ 上观看。该剧由以《Infinity Train》闻名的 Owen Dennis 创作，配音阵容强大，包括 Yvette Nicole Brown 和 Elijah Wood，动画由 Titmouse 制作。该剧改编了游戏的核心设定，即在一群船员中找出隐藏的破坏者。