「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」を読んだメモです。
\n動作などが自然過ぎて、そのようにプログラムされているのでは？と思ってしまった。
\n実装のプログラムが見てみたい。\n少なくとも、LangChainで動かしてみようと思う。
\nMemoryの重要性が想像以上に熱く語られていた。\nMemoryにあらゆる知覚を記録するというのは面白い。
\nMemoryへのRetrieveでは以下の3つの要素を使うとのこと。
\nLangChainがMemoryを大事だと考えてるという話が少し分かってきた気がする。\nチャットボットだとMemoryはふつうに動けばいい程度の機能だけど、ゲームとかで動かすAgentだとすごく大事で複雑な実装になりそうなんだなと思った。
\n記憶の整理って完全に睡眠みたいなイメージ。
\nPlanを立ててからActionというのも大事そう。
\nサンドボックス環境はPhaserで作られているとのこと。\nPhaserさわってみてもいいかも。
\nサンドボックス環境が木構造というのは面白い。
\nimage-to-textみたいなものと組み合わせたりしたらどうなんだろう。\nただ、その方針ではAgentがものを処理したりするのが大変そうな気もする。
\nというかサンドボックス環境の実装めっちゃ大変そう。すごすぎる。
\nしかもエージェントが空間の認識をキャプチャとして持っている模様。\n記憶させてるかんじが面白い。
\n面接みたいなかたちで評価するのは面白い。\n質問内容を見ていると、たしかにどう答えるのか気になる。
\n人間がエージェントの行動を見続けたのは大変そう。
\nRefrectionがないとうまく回答できないとか面白い。
\n何人か昼からバーでの飲むようになっちゃったということ？面白い。\nLLMがそういう知識をもってたのか？？
\n倫理は難しいだろうなと思った。\n自分の考えとしては、人は確実にエージェントに感情を持つと思うので。
\n気になっていた論文なので、読めてよかった。\n同じようなことをしてみたいが、とくかく実装が大変そうすぎる。\nただ、LangChainの実装例を動かすくらいはやりたい。
\n引き続き、少しずつでも論文を読むようにしたい。
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