发布 Extremity Game 数据集, 应用在 人工智能交流、游戏理论 领域

本次发布的数据集 Extremity Game, 该数据集旨在激励并测试丰富的组合性，其中对象由可度量的属性定义，信息可能包含组合性要素。该数据集被用于分析神经代理在交流中的成功程度以及离散信息的出现。在严格环境下，数据集包含10个对象，而在非严格环境下，对象数量可以是5、10或15个。该任务通过神经代理的信号游戏来研究语言的涌现。

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