DSWM 社会世界模型：4B 模型一次输出多未来，15 项指标中 13 项最优
原文标题：Anticipating Social Consequences with Distributional World Models
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论文提出 DSWM 分布式社会世界模型，对每个候选动作一次性预测多种可能回应、其概率及即时与最终结果价值，用监督微调与 GRPO 训练 4B 模型。在三个已见与两个未见环境中，15 项指标有 13 项取得最佳平均表现。消融显示保留多未来及其概率在所有五个环境中均有提升。
- 问题
- 社交交互中单一动作可能导向多种未来，只预测一种会漏掉关键备选。
- 方法
- 一次输出多个可能回应及其概率与结果价值，用 SFT 加 GRPO 训练 4B 模型。
- 结果
- 三个已见与两个未见环境中，15 项指标有 13 项平均表现最佳。
- 影响
- 为谈判、协作类智能体提供低成本的多未来推演，替代重复模拟。
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