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Elimination Game
Elimination Game
该产品适合人工智能研究人员、开发者以及对社交博弈和 AI 社交能力感兴趣的专业人士。它为研究语言模型在复杂社交环境中的表现提供了独特的视角和工具，有助于推动 AI 在社交智能领域的研究和发展。
AI模型研究工具#人工智能#社交博弈#基准测试#狼人杀#多轮互动#AI 教育普通产品开源
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简介
Elimination Game 是一种创新的基准测试框架，用于评估大语言模型（LLMs）在复杂社交环境中的表现。它模拟了类似‘狼人杀’的多玩家竞争场景，通过公开讨论、私下交流和投票淘汰机制，测试模型的社交推理、策略选择和欺骗能力。该框架不仅为研究 AI 在社交博弈中的智能性提供了重要工具，还为开发者提供了洞察模型在现实社交场景中潜力的机会。其主要优点包括多轮互动设计、动态联盟与背叛机制以及详细的评估指标，能够全面衡量 AI 的社交能力。
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产品特色
模拟多玩家竞争环境，测试模型在社交博弈中的综合能力。
支持公开讨论和私下交流，模拟真实社交场景中的信息传递。
通过投票淘汰机制，评估模型的策略性决策和社交推理能力。
提供详细的评估指标，包括背叛率、陪审团说服力等，全面衡量模型表现。
支持多种语言模型参与测试，为 AI 研究提供丰富的实验数据。
使用教程
1. 访问 Elimination Game 的官方网站或 GitHub 仓库，了解测试框架的基本信息和使用指南。
2. 准备参与测试的语言模型，确保其能够与测试框架兼容并进行交互。
3. 在测试环境中运行 Elimination Game，设置玩家数量、游戏轮数等参数。
4. 观察模型在游戏中的表现，记录公开讨论、私下交流和投票淘汰等环节的数据。
5. 根据测试结果，分析模型的社交推理、策略选择和欺骗能力，并根据评估指标进行优化。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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