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标签：Llama-3.3-70B×
6月29日
10:06
10:06arXiv: DeepSeek@Avni Mittal
研究者将狼人杀游戏扩展为三方博弈，加入Jester角色，其获胜条件是被投票出局，与狼人和村民的效用函数完全相反。在GPT-4.1、DeepSeek-V3.1和Llama-3.3-70B上进行了60局测试，Jester胜率达60-70%，狼人胜率从未超过20%。GPT-4.1控制的狼人常在第一天投票出Jester，构成严格的自毁行为。自学习机制对DeepSeek和Llama有帮助，但对GPT-4.1有害，且成本落在村民而非狼人身上。只有DeepSeek学会了看起来可疑但不故意可疑的微妙策略，在自循环中获益最大。
论文GPT-4.1DeepSeek-V3.1Llama-3.3-70BJester多智能体
推荐理由：这篇论文让AI玩三方狼人杀，发现GPT-4.1狼人总犯傻投票出Jester，而DeepSeek学会了装可疑又不露馅。想看看AI怎么玩心眼？读它。
原文
6月23日
12:00
12:00arXiv: DeepSeek@Yuhan jiang, Peng Luo, Liqiu Meng
精选
新基准Lost in Aggregation将迷宫导航分解为Fine（局部通行）、Meso（交叉口拓扑）和Macro（全局方向）三个认知层级。在1050个拓扑标注迷宫（3x3至30x30共7种尺寸、3个难度级别）上评估GPT-4o、DeepSeek-V3和Llama-3.3-70B。结果发现：端到端导航在10x10以上几乎完全失败，但单独测试各层级时模型在30-75%水平。首错分析定位59%失败在Meso层级、39%在Fine层级，全局方向仅1%。层次化规划（仅在交叉口查询LLM、配合显式单元格提示）将GPT-4o在中等尺寸上的成功率提升最多92个百分点，但30x30时又遇到扩展瓶颈。基准代码和迷宫已开源。
AI模型Lost in AggregationGPT-4oDeepSeek-V3Llama-3.3-70B空间推理
推荐理由：想知道LLM为什么在导航任务中迷路吗？这个基准把问题拆成三个层级，告诉你59%的锅在交叉口选择，39%在局部感知，方向判断几乎不犯错。对做空间推理的开发者非常有用。
原文
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
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15:07