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报告主题 ：大语言模型能模拟世界吗？定量分析大语言模型生成基于文本的仿真环境的能力 报告日期 ：7月19日（周五）10:30-11:30 报告要点 ： 当训练的AI模型需要在复杂环境中做出规划决策时，高精度的仿真环境可以大幅降低在真实场景中实验的需求，从而降低训练成本，提升训练效率。然而，构建此类仿真环境成本高昂，且需要大量人工投入。与此同时，当今的大语言模型（LLM）使用的庞大的预训练数据包含了各类关于现实世界的知识，并且在相关的问答、推理任务表现出色。那么，LLM能否有效、系统地利用这些知识来取代人类工程师搭建仿真环境呢？ 为了回答这一问题，我们定量分析了LLM生成文字仿真环境（一类以语言文字描述环境中物体状态的仿真环境）的能力。我们构筑了包含32个文字仿真环境的数据集Bytesized32，并基于此构建了Bytesized3
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