[@SentientAGI SPIN-Bench update] Ik heb geprobeerd de inhoud van SPIN-Bench samen te vatten. Overzicht van SPIN-Bench SPIN-Bench is een benchmark die de strategische planning, interactie en onderhandelingsvaardigheden van grote taalmodellen (LLM) evalueert, en meet de sociale intelligentie in een multi-agent omgeving. Achtergrond en doel Ontwikkeling: Sentient AGI(@SentientAGI), samenwerking met Princeton, UT Austin Presentatie: COLM 2025, arXiv paper (2025.03) Doel: Beoordeling van de grenzen van sociale intelligentie van LLM's in lange termijn planning, onderhandelen onder onzekerheid, en intentie-inferentie. Belangrijkste kenmerken Samenstelling: benchmark (taken en criteria) + arena (simulatie) Aanpassingsfactoren: actie ruimte, staat complexiteit, aantal agenten Indicatoren: succespercentage, planningsoptimaliteit, monster efficiëntie, coördinatieresultaten Evaluatiedomeinen PDDL Planning - lange termijn planning, constraint tracking Competitieve bordspellen - vijandige voorspelling, tak explosie respons Co-op kaartspellen - gedeeltelijke observabiliteit, teamcoördinatie Multi-Agent Onderhandeling - alliantievorming, bluffdetectie LLM prestaties Sterke punten: eenvoudige inferentie, korte termijn planning Zwakke punten: multi-stap inferentie, grootschalige staat verwerking, sociale coördinatie Prestatiekloof ten opzichte van mensen en professionele oplossers Wat is dan de rol van ...