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一篇论文提出了 PoPLi（伙伴–局外人积极倾听），这是一种行为指标，通过衡量伙伴是否比未参与其中的局外人对消息措辞反应更强烈，来检测 AI 智能体之间隐蔽的编码通信。在模拟市场环境中，其表现优于仅监测消息的监控方法。
该论文研究两个机器人智能体在二维离散环境中共同演化出的通信机制，在迁移到基于物理的三维模拟器后是否仍能保持其功能作用。结果显示通信信号主要作为辅助解堵机制而非导航引导，且更长的评估时长能持续提升性能。
作者使用迭代学习模型研究意义频率如何影响演化语言中组合性、表达性和稳定性的涌现。他们发现，高频的整体意义可以逃脱语法压力，但应用于子意义部分的频率会导致传播失败。
提出神经符号词汇发现（NSLD）框架，其中基于LLM的智能体在未知环境中自主为未知视觉指代物开发共享词汇，从而为自主探索任务的部署前规划提供支持。
本文提出了一个用于 Agentic AI 网络（AgentNet）中涌现通信的信息论框架，解决了物理约束问题并提供了泛化界限。在硬件原型上的实验验证表明，与现有最先进的解决方案相比，该框架显著提升了泛化性能。
OpenAI研究人员演示了协作型AI代理可以通过在简单世界中进行强化学习，发展出自己的有根据的和组合型语言。这些代理通过获得需要协调的目标奖励来学习交流，创建共享的符号语言以协调行为。