AIは過去2年間で使用例を増やし、医療、金融、クリエイティブツールなどの産業に適用され、より有望な境界線の1つはインタラクティブなストーリーストーリーで、自分自身で記憶し、反省し、行動するキャラクターを強化することができる:関係を形成し、人格を開発し、スクリプトのヒントなしで決定を下す。 クリス・レンタはその可能性を見た。 AIネイティブのライフシミュレーションプラットフォームで、プレイヤーによって作成された数万人のキャラクターを介して20億以上のトークンを処理しました。 ライフシーン ライフシーン 『The Theory Behind LifeSim』 紙みたいなもの♪ 「現れた、彼らはコンセプトの説得力のある証拠を与えました: LLMのパワフルなキャラクターは、イベントを保持し、それらに反省する能力を備え、スクリプトなしで独自に新しい社会的行動を生み出すことができます。 エージェントは1000人以上の個性を与えられ、非常に正確にそれらを模することができました。 原題:Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 2025年のスタンフォード実験 原題:Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 2025年のスタンフォード実験 しかし、実験は特定の制約のもとで行われた:25人のエージェントが制御されたサンドボックスで2日間シミュレートして実行され、その限られた範囲で数千ドルの計算コストが発生した。 この研究は、人々が好きになるために何をしたか キャラクター駆動型AIエージェントのベースのアーキテクチャが、数十万の文字ではなく、数十の文字で、消費者の規模で経済的かつ技術的に実行可能なものにすることができるかという問題が開かれた。 クリス ゆっくり クリス ゆっくり メモリの回収、反射合成、リアルタイムの一貫性などのすべての重要なサブシステムは、これらの数値が大きさの順に増加すると、複合的なエンジニアリングの問題を導入します。 しかし、クリスは技術と実践の間のこのギャップを認識し、それを解決するためのコアエンジニアリングプロジェクトとして扱った。 彼の学術的背景は彼に必要な知識を与えました. ミュンヘン大学のルドヴィヒ・マクシミリアン大学で学んだ彼は、MIT Pressに掲載された2つの同僚レビューされた論文の共同著者でした。 「以前の学術研究では、コントロールされた研究環境で25から50のエージェントでこの技術を示した」と彼は思い出します。 人工生活 記憶のように振る舞う記憶 LifeSimのアーキテクチャーの中心に、時間の崩壊を伴う出力重量の回収に基づくメモリシステムがあります。このシステムの中で、高強度のメモリは、ルーチンな相互作用が消える間、持続します。キャラクターが保存するそれぞれのメモリは、2つの軸に分類されます:形成時における感情の強度とシミュレートされた時間に比べて最近のものです。高強度のメモリは破壊に抵抗し、世俗的な相互作用(ルーチンな挨拶や微妙な交換など)は徐々に優先化されます。 実用的な効果は、キャラクターがシミュレート時間の最初の有意義な会話の数カ月後に記憶するが、先週の通常の挨拶を忘れることである。これは、関係を正確に感じさせる選択的な思い出の種類を生み出し、天才的なRAGベースのNPCシステムの典型的な制限に直接対処し、キャラクターはすべてを同じ重さで記憶する(奇妙な効果を作り出すことができる)、または文脈的に重要な相互作用を完全に忘れ、浸水を破る。 メモリシステムはまた、自律的な関係形成に栄養を与えます。NPCは、理論的思考モデリング、意見形成、プレイヤーの関与なしで紛争を発展させる独立した計画サイクルを実行し、互換性ベクターや共有体験ログを組み合わせた互換性スコアを使用して生成された関係軌道で、結果は、クリスが説明するように、「プレイヤーは、キャラクターが互いに歴史を持っていることを発見します(友情が形成され、怒りは維持され)、プレイヤーの行動に独立して存在する社会構造を作成します。 時間問題の解決 Crisが直面したもう一つの特に困難なデザインの課題は、時間的な一貫性だった:つまり、シミュレーション速度が固定されているときに、異なるタイムスケールでエージェントが信頼できるように残る方法。彼のソリューションは、シミュレーションの細かさがプレイヤーの注意を伴うスケールである注意ベースのタイムメカニクスと呼ばれるシステムでした。 システムは、リアルタイムで相互作用の密度、感情のバレンシア、そして物語の緊張をモニタリングします。高信号の瞬間では、トリック率は減少し、主観的な時間は拡大し、低信号の期間では、時間の圧縮と時間は秒で経過することができます。 その下に、プレイヤーが背景の世界の進化と対面するシミュレーションを分離するダブルチックアーキテクチャがあります。プレイヤーが積極的に観察していないとき、NPCは別々の、低コストのチックサイクルで目標を追求し続けます。システムは、エンティティの位置、関係、および進歩中のNPCの目標をキャプチャするシリーズ化された世界状態のスナップショットを維持します。 この二層のアプローチは、禁断的な計算コストなしに持続可能な生きている世界を可能にするものです。 AIドライブの世界 プレイヤーはプラットフォーム上で6万以上のキャラクターを作成し、それぞれ独自のメモリグラフと関係ネットワークを生成しています。システムは、手動のクリーニングなしでアシンクロンのセッションを通じてこれらのすべてを管理しています。 Crisはすでに、サンフランシスコに拠点を置くFounders Inc、そのリーダーシップにはTwitchへの出入りを含む、およびSMOK VCを通じてPaul Braghiel、UnityとRobloxの初期投資家として、ゲーム経験豊富な投資家から350,000ドルを調達しました。 生成剤は内部能力と、それらが使用できる産業を向上させているだけであり、Cris Lenta氏がLifeSimと協力したことは、彼らが研究論文から消費者製品への飛躍を乗り越えられることを証明している。 
 
 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でJon Stojanによってリリースされたものです。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でJon Stojanによってリリースされたものです。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

このAIライフシミュレータは20億トークンを処理し、その創設者は始まったばかりだと言います。

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