Generative Emergent Communication: Large Language Model is a Collective World Model

本研究提出了一种统一的理论框架，称为生成性涌现通信（Generative EmCom），通过集体预测编码（CPC）的视角，将涌现通信、世界模型和大语言模型（LLMs）联系起来。该框架通过多个代理之间的去中心化贝叶斯推理形式化了语言和符号系统的涌现过程，超越了传统的基于判别模型的涌现通信方法。本研究做出了以下两项关键贡献：首先，我们提出了生成性EmCom作为一种新的框架来理解涌现通信，展示了如何从控制即推理的角度推导出多智能体强化学习（MARL）中的通信涌现，并阐明了其与传统判别方法的关系。其次，我们提出了一种数学表述，解释了如何通过CPC将多个代理的经验整合为集体世界模型，从而将大语言模型视为集体世界模型。该框架提供了一个统一的理论基础，用以理解共享符号系统如何通过集体预测编码过程涌现，从而弥合个体认知发展和社会语言演变之间的鸿沟。通过数学公式和对先前工作的讨论，我们展示了这一框架如何解释语言涌现的基本方面，并为理解和开发复杂的人工智能系统提供了实用见解，以改善人机交互和多智能体系统。

该论文试图解决如何通过集体预测编码（CPC）将生成性涌现通信、世界模型和大语言模型（LLMs）统一在一个理论框架下的问题。它旨在解释语言和符号系统是如何在多代理环境中通过去中心化的贝叶斯推理产生的，以及这些过程如何与传统的判别模型方法相区别。

关键思路是提出了一个名为生成性涌现通信（generative EmCom）的新框架。这一框架不仅展示了多代理强化学习（MARL）中的通信涌现可以由控制作为推断得出，还阐明了其与传统判别方法的关系。此外，论文提出了数学公式，解释了LLMs如何作为整合多个代理经验的集体世界模型运作。相比现有研究，这篇论文的独特之处在于它提供了一个统一的理论基础来理解共享符号系统的出现，并将其与个体认知发展和社会语言演变联系起来。

论文的亮点包括：1) 提出了一个新颖的理论框架——生成性EmCom，用于理解多代理环境中的通信涌现；2) 数学上定义了LLMs作为集体世界模型的角色；3) 强调了通过集体预测编码过程来连接个体认知和社会语言进化的重要性。虽然摘要中未提及具体的实验设计或数据集，但提到该框架为理解和开发更复杂的人工智能系统提供了理论支持，特别是在人类-人工智能交互和多代理系统方面。值得进一步研究的方向包括实际应用此框架进行实验验证，探索更多关于CPC的具体机制。

最近在这个领域内，相关研究包括《Emergent Communication in Multi-Agent Systems》, 《Collective Predictive Coding for Language Models》 和《Bayesian Inference in Decentralized Networks》等论文。这些研究探讨了不同方面的多代理系统中的通信涌现、预测编码及其在语言建模中的应用。