在一项新颖的研究中，波恩大学和波恩大学医院的人员巧妙的构建了一个师生多智能体间通过对隐层表征下的通信实现对语言结构涌现及演进的探索。
随着大语言模型的快速发展，出现了大量将多智能体在交互协作间策略嵌入相结合的工作。然而，这些研究更多地关注多智能体系统的性能结果，而不是探寻其背后在交互与协作过程中模型内部隐层表征与智能体间信息交互与共享表征的内涵性质，以及在多智能体间低维语言显性表征的空间结构是怎样及其如何影响的。
因此，为了能一探究竟，文中搭建了一个通用的数字迷宫探索self play机制，并基于师生多智能体交互协作框架，采用RL思想以实现对未知领域充分的探索与利用，以丰富每个智能体间可以创建和理解的无限数量的以前未曾表达过的信息。
通过对上述框架的搭建，对如下方面进行了深入探索：
Ⅰ. 通过观察智能体间通信交互，通过离散化的语言结构显现的研究内部抽象或泛化现实世界的变量；
Ⅱ. 这些源于模型内部隐性的抽象或泛化如何转化为一种通用的、可共享的语言；
Ⅲ. 这些多智能体间元素的交互内涵和意义；- 是否可进一步延展出对当下的数据合成、过程奖励学习甚至是RL学习中的奖励函数的设计、抽象与泛化能力迁移等研究有一定的帮助呢？
因此，基于这上述框架的搭建和研究，我们发现可基于一个非离散语言模型来直接比较大脑过程和现实世界现象的连续性，并通过分析语言嵌入的结构，我们可以深入了解消息空间中的信息内容及其与支撑任务性能和泛化的神经表征的关系。
另外，在初次读完这篇论文后，不知大家对于上述框架的研究思路和方法是否与我一样有着一些困惑呢？一方面惊喜于研究的创新思路，一方面在巧妙的方法背后总有一点事情没有想通，比如上述所说的：“一个非离散语言模型来直接比较大脑过程和现实世界现象的连续性”是合理或可行的吗？
虽然这背后我想还需进一步的理论解释和验证，不过对上述思路与方法一种更深层的认知和解释是否可以认为：「师生多智能体作为模型的正反传播计算的表征要素，基于一个统一的学习框架下，实现模型对世界的探索与利用(奖励反馈)的正反向传播，而其中模型的部分隐层参数化表征或知识，以一种显性的离散语言符号进行信号激活或传导。」
不管怎样，这一研究为我们打开了另一种对当下llm及其它大模型其泛化与推理内涵机理的视角，并为神经科学和人工智能社区贡献了思路。
