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Metropolis-Hastings Naming Game
Metropolis-Hastings Naming Game
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新协同学习范式实现人机协作
研究人员引入了一种名为协同学习的新范式，其中人类和 AI 代理通过相互整合其知识和感知信息，协同构建共享的外部表征。该方法使用基于 Metropolis-Hastings 命名游戏 (MHNG) 的人机交互模型进行测试，结果表明，与其它类型的代理相比，基于 MH 的代理的人机对在分类准确性方面显著提高，并开发了更统一的符号系统。研究结果为构建与人类共同学习的共生 AI 系统指明了方向，这些系统通过对感知体验进行对齐来学习，而不仅仅是从中学习。
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新的 SimSiam 命名游戏推动了涌现通信的发展
研究人员推出了一种新颖的涌现通信框架 SimSiam 命名游戏 (SSNG)，它克服了 Metropolis-Hastings 命名游戏 (MHNG) 等先前方法样本效率低下的问题。SSNG 利用自主代理之间的自监督表示对齐目标，通过 Gumbel-Softmax 松弛实现离散符号消息的端到端梯度优化。在 CIFAR-10 和 ImageNet-100 数据集上的实验表明，与现有的参照和重构游戏以及 MHNG 相比，SSNG 的涌现消…