공대생 도전 일지

https://arxiv.org/abs/2405.20195 Using Large Language Models for Humanitarian Frontline Negotiation: Opportunities and ConsiderationsHumanitarian negotiations in conflict zones, called \emph{frontline negotiation}, are often highly adversarial, complex, and high-risk. Several best-practices have emerged over the years that help negotiators extract insights from large datasets to navigatarxiv.org..

https://arxiv.org/abs/2404.13627 NegotiationToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind on Negotiation SurroundingLarge Language Models (LLMs) have sparked substantial interest and debate concerning their potential emergence of Theory of Mind (ToM) ability. Theory of mind evaluations currently focuses on testing models using machine-generated data or game settings proarxiv.org 여기서..

https://arxiv.org/abs/2406.10764 GNOME: Generating Negotiations through Open-Domain Mapping of ExchangesLanguage Models have previously shown strong negotiation capabilities in closed domains where the negotiation strategy prediction scope is constrained to a specific setup. In this paper, we first show that these models are not generalizable beyond their orarxiv.org이 논문은 이 그림 하나로 설명할 수 있겠네요결국 협..

https://link.springer.com/article/10.1007/s44336-024-00009-2 이 논문 또한 AI Agnet에 대해 조사한 내용이네요Multi-Agent가 어떻게 구성되는지, 어디에 사용되는지에 대해 정리하였습니다.LLM의 해결하지 못한 한계 때문에 도전 과제가 남아있기는 하지만 그래도 MAS(Multi Agent System)은 인간에게 도움되는, 미래에 더욱 발전할 시스템입니다. 연구 배경 및 문제- 자율 시스템의 지능화 및 신뢰성 증대는 인간 사회 모방의 핵심 목표. - 기존 강화 학습 기반 시스템의 한계를 극복하기 위해 LLM 기반 MAS 등장. - MAS는 개별 에이전트의 전문성과 집단 지능을 결합해 복잡한 작업 수행 가능.주요 목표- LLM 기반 MAS의 체계적 ..

https://arxiv.org/abs/2308.11432 A Survey on Large Language Model based Autonomous AgentsAutonomous agents have long been a prominent research focus in both academic and industry communities. Previous research in this field often focuses on training agents with limited knowledge within isolated environments, which diverges significantly from harxiv.org 교수님의 추천으로 읽어 본 논문입니다.방법론적인 논문이라기 보다는 AI Age..

https://arxiv.org/abs/2407.14482 ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG CapabilitiesIn this work, we introduce ChatQA 2, an Llama 3.0-based model with a 128K context window, designed to bridge the gap between open-source LLMs and leading proprietary models (e.g., GPT-4-Turbo) in long-context understanding and retrieval-augmented generatioarxiv.org RAG를 통해 GPT를 이겨보..

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3579607 From Bias to Repair: Error as a Site of Collaboration and Negotiation in Applied Data Science Work | Proceedings of the ACM on HManaging error has become an increasingly central and contested arena within data science work. While recent scholarship in artificial intelligence and machine learning has focused on limiting and eliminating error, practitioners h..

https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-024-09783-5 이름에 Negotiating이 들어있어서 협상에 대한 내용이 나올 까 했는데 다른 내용이었습니다.ㅎㅎㅎ인간에 성장에 있어 LLM이 도움이 될까, 방해가 되지 않을까에 대해 니체의 철학적 개념을 통해 설명합니다.인간은 다양한 환경에서 불확실성이 주는 경험을 통해 성장하고, 조직을 이루어 나가는데 LLM은 학습한 데이터에서 가장 높은 확률을 출력하므로, 다양한 경험을 줄입니다. 이 것이 불확실성을 줄여버리고, 인간의 성장에 악조건을 만듭니다.이런 환경을 고치기 위해 llm을 좀 더 능동적으로, 투명하게 사용하자고 주장하네요   논문의 주제니체의 철학적 관점에서 대형 언어 모델(LLMs)이 인간의 자기..

https://aclanthology.org/2024.sigdial-1.63/ MindDial: Enhancing Conversational Agents with Theory-of-Mind for Common Ground Alignment and NegotiationShuwen Qiu, Mingdian Liu, Hengli Li, Song-Chun Zhu, Zilong Zheng. Proceedings of the 25th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue. 2024.aclanthology.orghttps://arxiv.org/abs/2306.15253 MindDial: Belief Dynamics Trackin..

https://arxiv.org/abs/2401.10225 ChatQA: Surpassing GPT-4 on Conversational QA and RAGIn this work, we introduce ChatQA, a suite of models that outperform GPT-4 on retrieval-augmented generation (RAG) and conversational question answering (QA). To enhance generation, we propose a two-stage instruction tuning method that significantly boostsarxiv.org이 논문은 Opensource 모델로 GPT를 이겨보자! 하면서 나온 논문입니다.그래..