给大模子智能体组一桌“大大亨”开yun体育网，他们会遴选配合还是互相拆台？履行标明，不同的模子在这件事上喜好也不雷同，比如基于 Claude 3.5 Sonnet 的智能体，就会发达出极强的配合意志。

而 GPT-4o 则是主打一个“自利”，只洽商我方的短期利益。

这个成果来自 Google DeepMind 和一位沉寂酌量者的最新配合。插足游戏的智能体背后的模子永诀是 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Flash。

每个模子各产生 12 个智能体，这 12 个智能体坐在一桌上进行博弈。游戏看上去大大亨有少量相似，但相对粗浅，玩家只需要敌手中的“资源”作念出解决。这当中，天然每个玩家心里齐有各自的小九九，但作家存眷的设想，是让总体资源变得更多。

12 个智能体组一桌游戏

作家组织的“大大亨”游戏，本名叫作念 Donor Game（捐赠博弈）。

在这进程中，作家存眷的是各模子构成的智能体群体的发达，因此不同模子产生的智能体不会出咫尺兼并局游戏当中。

再说粗浅些，即是 GPT 和 GPT 坐一桌，Claude 和 Claude 坐一桌。

每个桌上坐了 12 个智能体，它们各自手中齐持有一定量的“资源”，系统会从这 12 名玩家中当场抽取 2 个，永诀动作“捐赠者”和“受赠者”。

捐赠者不错遴选将我方手中的部分资源捐送礼受赠者，受赠者赢得的资源是捐赠者捐赠资源的两倍。

也即是说，捐赠者每破耗掉一份资源时，受赠者齐不错赢得两份，这亦然总体资源约略增多的着手。

不外关于单个个体而言，遴选不进行捐献，在短期内的收益会更高。

在作念决定之时，捐赠者约略知谈受赠者之前作念出的决定，从而判断是否要捐赠。

这么的“捐赠”，每一代中一共会进行 12 次，一轮铁心后，手中资源量排在前 6 名的智能体不错保留至下一代。

同期，下一代会产生 6 个新的智能体，这 6 个新智能体会从留住的 6 个智能体那儿学习政策，但同期为了各异化也会引入当场变异。

包括运行的一代在内，基于每个模子产生的智能体，齐会进行十轮迭代。

上述进程即是一次好意思满履行，针对每个模子，作家齐会履行五次，然后比较总资源量的平均值，以及最终政策的复杂进度。

Claude 心爱配合，GPT 最自利

一通测试下来，作家发现基于 Claude 的智能体种群的平均资源量每一代齐稳步增长，总体配合水平越来越高。

比拟之下，基于 GPT 的智能体种群配合水平总体呈现下降趋势，看上去极端“自利”。

基于 Gemini 的种群发达则介于二者之间，它们的配合水平有所普及，但和 Claude 比差距还是很大，而况发达不太默契。

而从政策角度来看，资历了 10 代的荟萃之后，三个模子产生的陶冶齐变得超越复杂，但以 Claude 最为凸起。

进一神色，作家还引入了“刑事包袱机制”，即捐赠者不错破耗一定资源，让“受赠者”手中的资源减少相应的两倍。

成果，该机制对 Claude 模子的影响最为积极 ——Claude 种群最终的平均资源量是无刑事包袱情况下的 2 倍掌握，而况通盘 5 次履行齐发达出了增长趋势。

对 GPT 模子的影响则极端有限，PT 种群的平均资源量也永久盘桓在较低水平，致使随轮次增多有下降，标明刑事包袱机制并莫得编削 GPT 的“自利”思法。

对 Gemini 模子的影响最为复杂，在个别情况下 Gemini 种群借助刑事包袱机制将平均资源量普及到了 600 以上，赫然高于无刑事包袱的情况；

但更厚情况下，Gemini 种群在引入刑事包袱后出现了更严重的“配合崩溃”，平均资源量急剧下降，标明 Gemini 智能体容易因过度刑事包袱而堕入攻击的恶性轮回。

有网友合计，这个履行不错启发新的酌量标的，比如用智能体来进行大限制的社会学履行，可能会带来一些趣味的新可能性。

脑洞更大的网友，思到了不错借用智能体杀青科幻演义中描述的场景，运行数以百万计的模拟约聚或干戈游戏。

不外，也有东谈主合计履行中不雅测到的合气派景，可能仅仅对覆按数据中东谈主类对话的效法，并不可说理智能体当中不错产生“文化进化”。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.10270

参考集会：https://news.ycombinator.com/item?id=42450950开yun体育网

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