SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents
MIT 연구진이 역할도 레시피도 주지 않은 LLM 에이전트 수백 명을 지속적 물리 세계에 풀어놓고, 이들이 남긴 기술을 에이전트가 모두 사라진 뒤에 시험했다. 공유 세계를 가진 사회는 고립 탐색보다 넓고 견고한 기술 포트폴리오를 만들었지만, 최강 단일 발명품은 여전히 고립 탐색의 몫이었다.
사회 시뮬레이션
Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents
LLM 기반 사회 시뮬레이션을 10억 에이전트 규모로 끌어올린 Light Society 프레임워크. 완전 LLM과 증류된 대체 모델을 섞는 mixture-of-models 엔진으로 추론 비용을 낮추고, 신뢰 게임과 의견 확산 실험으로 인구 규모가 커질수록 인구통계 효과가 선명해진다는 것을 보인다.