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mixed-autonomy traffic
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LLM使自动驾驶和人类驾驶车辆之间就道路空间进行议价
研究人员开发了一个新的议价框架，使用大型语言模型（LLM）来模拟自动驾驶汽车（AV）和人类驾驶汽车（HV）之间就道路空间分配进行的谈判。该框架允许代理根据其目标和私人信息进行沟通和谈判，超越了传统的博弈论和强化学习方法。实验表明，谈判分配会适应交通密度，但不严格遵循比例分配，并且以公平为导向的目标可以提高协议达成率，但不一定能提高道路空间利用率。研究还发现，领域知识对议价结果的影响因代理目标而异，影响协调和角色依赖的公平效应。
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LLM模拟混合自主交通中的议价行为 · arXiv研究
一篇新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）如何用于模拟和理解混合自主交通中自动驾驶汽车（AV）与人类驾驶汽车（HV）之间的议价行为。该研究引入了一个框架，根据交通密度、代理目标和领域知识来分析议价结果，揭示了与达成协议和破裂相关的不同互动模式。研究结果表明，LLM模拟可以为共享道路空间中的社会互动动态提供结构化见解。