智能体最新进展

矢量数据是地理信息科学（GIS）中的两种核心数据结构之一，对于准确存储和表示地理空间信息至关重要。Shapefile是最广泛使用的矢量数据格式，已成为所有主要地理信息系统支持的行业标准。然而，处理这些数据通常需要专业的GIS知识和技能，这为其他领域的研究人员设置了障碍，并阻碍了空间数据分析中的跨学科研究。此外，尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和任务自动化方面取得了显著进展，但在处理GIS

小天才学习机打游戏

896人浏览 · 2024-10-19 22:05:53

小天才学习机打游戏 · 2024-10-19 22:05:53 发布

论文分享 | 智能体相关研究进展

ShapefileGPT: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Automated Shapefile Processing
Rescriber: Smaller-LLM-Powered User-Led Data Minimization for Navigating Privacy Trade-offs in LLM-Based Conversational Agent
Counterfactual Effect Decomposition in Multi-Agent Sequential Decision Making
Hybrid Decision Making for Scalable Multi-Agent Navigation: Integrating Semantic Maps, Discrete Coordination, and Model Predictive Control
Empowering Users in Digital Privacy Management through Interactive LLM-Based Agents

ShapefileGPT: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Automated Shapefile Processing

Authors: Qingming Lin, Rui Hu, Huaxia Li, Sensen Wu, Yadong Li, Kai Fang, Hailin Feng, Zhenhong Du, Liuchang Xu

https://arxiv.org/abs/2410.12376

论文摘要

为应对这些挑战，我们提出了ShapefileGPT，这是一个由LLMs驱动的创新框架，专门设计用于自动化Shapefile任务。ShapefileGPT采用了多智能体架构，其中规划智能体负责任务分解和监督，而工作智能体则执行任务。我们开发了一个专门的功能库来处理Shapefile，并提供了全面的API文档，使工作智能体能够通过函数调用高效操作Shapefile。

在评估方面，我们基于权威教材开发了一个基准数据集，涵盖几何操作和空间查询等任务。ShapefileGPT的任务成功率达到了95.24%，超过了GPT系列模型。与传统LLMs相比，ShapefileGPT有效处理复杂的矢量数据分析任务，展现出更优越的空间数据理解和分析能力，克服了传统模型在空间推理方面的局限。这一突破为推动GIS领域的自动化和智能化开辟了新途径，在跨学科数据分析和应用场景中具有显著潜力。

论文简评

本文提出了一个名为ShapefileGPT的解决方案，旨在解决GIS领域中非专家用户难以操作复杂任务的问题。通过引入一个包含规划者和执行者两个角色的多代理架构，并借助专门的功能库来解析用户任务并执行它们，ShapefileGPT显著提高了传统LLM在形状文件处理方面的成功率。这一创新方法不仅降低了对技术知识的要求，还展示了其在高效执行地理空间数据操作上的强大性能。

Rescriber: Smaller-LLM-Powered User-Led Data Minimization for Navigating Privacy Trade-offs in LLM-Based Conversational Agent

Authors: Jijie Zhou, Eryue Xu, Yaoyao Wu, Tianshi Li

论文摘要

基于大型语言模型（LLM）的对话智能体的快速发展导致可识别或敏感信息的过度披露。然而，现有技术未能提供显著的控制权，也未能考虑用户在隐私与实用性权衡方面的个人偏好，因为缺乏用户的参与。为了解决这一问题，我们设计、构建并评估了Rescriber，这是一款浏览器扩展，支持用户主导的数据最小化，通过帮助用户检测和处理提示中的个人信息。我们的研究（N=样本大小）表明，Rescriber帮助用户减少了不必要的信息披露，并解决了他们的隐私担忧。使用Llama3-8B驱动的系统所带来的用户主观感受与GPT-4相当。检测和处理的全面性和一致性是影响用户信任和感知保护的关键因素。我们的发现确认了小型LLM驱动的、面向用户的、设备端隐私控制的可行性，提出了一种有前景的方法来应对人工智能的隐私和信任挑战。

论文简评

本文提出了一个名为Rescriber的创新工具，旨在帮助用户在与基于LLM的对话代理交互时减少个人敏感信息的泄露。通过让用户能够检测和净化输入提示，Rescriber的目标是增强用户的隐私控制权，同时保持回应的实用性。一篇针对12名参与者的用户体验研究评估了两种不同LLM驱动版本工具的有效性。这一研究采用了混合方法，提供了定性和定量的用户体验见解。

Counterfactual Effect Decomposition in Multi-Agent Sequential Decision Making

Authors: Stelios Triantafyllou, Aleksa Sukovic, Yasaman Zolfimoselo, Goran Radanovic

https://arxiv.org/abs/2410.12539

论文摘要

我们针对多智能体马尔可夫决策过程中的反事实结果解释问题进行了研究。特别地，我们旨在通过智能体对环境动态和智能体行为的影响，解释一个智能体行动对已实现场景结果的总反事实效应。为此，我们引入了一种新颖的因果解释公式，该公式通过为每个智能体和状态变量赋予一个反映其对效应贡献的得分来分解反事实效应。首先，我们展示了智能体行动的总反事实效应可以分解为两个组成部分：一个是测量通过所有后续智能体行动传播的效应，另一个与通过状态转移传播的效应相关。基于最近在因果贡献分析方面的进展，我们进一步将这两种效应分解如下。对于前者，我们考虑了“智能体特定效应” —— 这一概念量化了智能体行动在一部分智能体中传播的反事实效应。基于这一概念，我们使用Shapley值将效应归因于各个智能体。对于后者，我们考虑“结构保持干预”的概念，并基于状态变量的“内在”贡献将效应归因于状态变量。通过大量实验，我们展示了在具有LLM辅助智能体的网格世界环境和脓毒症管理模拟器中，我们的分解方法的可解释性。

论文简评

本文针对多代理决策过程中的反事实结果解释问题提出了一个新颖的因果解释公式，该公式通过分解反事实效果来归因于每个代理和状态变量。提出了一种双层分解方法，并通过实验验证其在网格世界环境和重症监护管理模拟器等不同场景下的适用性。总的来说，这篇论文为解决多代理决策过程中的责任归属问题提供了新的思路和技术手段。

Hybrid Decision Making for Scalable Multi-Agent Navigation: Integrating Semantic Maps, Discrete Coordination, and Model Predictive Control

Authors: Koen de Vos, Elena Torta, Herman Bruyninckx, Cesar Lopez Martinez, Rene van de Molengraft

https://arxiv.org/abs/2410.12651

论文摘要

本文提出了一个用于在结构化但动态环境中进行多智能体导航的框架，集成了三个关键组件：编码度量和语义环境知识的共享语义地图、用于协调区域访问的声明策略，以及生成符合环境与协调约束的运动轨迹的模型预测控制器。该方法的主要优点包括：（i）强制执行来源于特定任务要求的区域占用约束；（ii）通过消除机器人智能体之间对碰撞避免约束的需求，增强计算可扩展性；以及（iii）能够预判并避免智能体之间的死锁。本文包括模拟和物理实验，展示了该框架在各种代表性场景中的有效性。

论文简评

本文提出了一种多代理导航框架，在结构化但动态环境中集成共享语义地图、协调访问策略和模型预测控制器（MPC），以增强计算可扩展性、遵守区域占用约束并避免死锁。通过模拟和物理实验验证了该方法的有效性。总体而言，该文创新性地整合了共享语义地图与离散协调及MPC技术，有效解决了多代理导航中的关键问题，并展示了其在实际环境中的应用潜力。

Empowering Users in Digital Privacy Management through Interactive LLM-Based Agents

Authors: Bolun Sun, Yifan Zhou, Haiyun Jiang

https://arxiv.org/abs/2410.11906

论文摘要

本文提出了一种利用大型语言模型（LLMs）通过互动对话智能体增强用户对隐私政策理解的新应用。我们证明了LLMs在数据实践识别、选择识别、政策概括和隐私问题回答等任务中显著超越传统模型，为隐私政策分析设定了新的基准。基于这些发现，我们推出了一种基于LLM的智能体，作为处理网站隐私政策的专家系统，能够在无需用户提出具体问题的情况下，引导用户理解复杂的法律语言。针对100名参与者的用户研究表明，借助该智能体的用户具有更高的理解水平（平均得分2.6分，满分3分，而对照组为1.8分）、减少了认知负担（任务难度评分为3.2分，满分10分，而对照组为7.8分）、增加了在隐私管理方面的信心，并且用时更短（平均时间5.5分钟，而对照组为15.8分钟）。这项工作凸显了基于LLM的智能体在转变用户与隐私政策互动方面的潜力，从而促进更知情的同意，提高透明度，并赋能用户在数字服务环境中。

论文简评

本文针对用户理解隐私政策这一重要议题进行了深入研究，并提出了一种基于LLM的智能代理系统。通过对比传统模型，实验结果表明，该LLM系统在数据实践识别和政策摘要方面显著优于传统方法。此外，通过一系列用户测试，结果显示，使用该智能代理后，用户的隐私政策理解能力得到了大幅提升，同时减轻了认知负担，提高了任务执行效率。然而，关于实验设计和潜在偏见问题仍需进一步探讨。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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