Generative Agents の論文を読んで、その仕組みをドキュメント問い合わせシステムとして応用してみた - Qiita
Generative Agents の論文を読んで、その仕組みをドキュメント問い合わせシステムとして応用してみたOpenAI箱庭ChatGPTlangchain モチベーション こちらで紹介されていた「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」という論文を読み、大変興味を持ちました。 AIによって生成された２５名のエージェント(ChatGPT: gpt3.5-turbo)が人間の行動をシミュレートして、社会的な行動が創発されたそうです。 この論文での創発の定義は以下でした。 情報拡散(Information Diffusion) 関係性の記憶(Relationship memory) 調整(Coordination) また、このような創発を起こすためのエージェントの仕組みは、以下あたりでと解釈しました。 外部記憶（
Unity + Python + 箱庭でロボットを強化学習させてみよう！ - Qiita
概要 TOPPERS/箱庭では、様々なロボットがありますが、これらのロボットを強化学習できる環境を準備しました。 Python使って、Unity上のロボットの強化学習で試してみたいと思われる方にはお役に立てる環境と思います！ ちなみに、PythonからChatGPTのAPI使って、箱庭ロボットを動かすこともできます。 ロボットの種類 箱庭で利用できるロボットとしては以下があります。 荷物運搬ロボット ETロボコン競技用ロボット(HackEV) EV3 ベースの電車モデル EV3 ベースの信号モデル TurtleBot3 TurtleBot3 Burger TurtleBot3 waffle ドローンモデル 荷物運搬ロボット 本記事で、強化学習用に用意したもので、利用可能です。 ETロボコン競技用ロボット(HackEV) ET ロボコン競技用ロボットと同じモデルです。荷物運搬ロボットと同じ通
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