摘要:他与大家分享的主题是:“SpinBench-LLM规划与社交能力的关键短板?”,届时他将评估SPIN-Bench在策略规划与社交推理方面的表现,并探讨导致这些不足的潜在原因。
本期为TechBeat人工智能社区第683期线上Talk。
北京时间5 月14日(周三)20:00,得克萨斯大学奥斯汀分校博士生王开闻的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是: “SpinBench-LLM规划与社交能力的关键短板?”,届时他将评估SPIN-Bench在策略规划与社交推理方面的表现,并探讨导致这些不足的潜在原因。
Talk·信息
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主题:SpinBench-LLM规划与社交能力的关键短板?
嘉宾:得克萨斯大学奥斯汀分校 · 博士生 - 王开闻
时间:北京时间 5月14日(周三)20:00
地点:TechBeat人工智能社区
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Talk·介绍
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随着学术界与工业界对多智能体LLM的高度关注,我们不禁思考:现有模型能否真正胜任复杂任务并实现高效协作?为此,SPIN-Bench设计并集成了21个单智能体环境、3个纯竞争环境、1个完全合作环境以及1个竞合混合环境,系统评估模型在策略规划与社交推理方面的表现。结果表明,当前LLM在长时序规划与多方交互协作中仍面临显著挑战,本次报告还将探讨导致这些不足的潜在原因。
Talk大纲
1. SpinBench 环境的例子
2. SpinBench 环境简介以及评估方式
3. 当前LLM 在规划上的不足
4. LLM在社交能力上的不足
Talk·预习资料
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Talk·嘉宾介绍
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王开闻
得克萨斯大学奥斯汀分校 · 博士生
王开闻,得克萨斯大学奥斯汀分校博士生。科研领域包括大语言模型,多智能体协作及三维计算机视觉。至今,他已在CVPR、TPAMI、ICML、NeurIPS等顶级会议发表多篇论文:其中,LightGaussian 入选Neurips 2025 Spotlight. 多个项目在github 上累计获得2K+ starts。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=44720
-The End-
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来源:茉茉课堂