报告探讨了大语言模型 (LLM) 生成基于文本的仿真环境的能力，旨在用 LLM 替代人类工程师构建仿真环境。研究者构建了包含 32 个文字仿真环境的数据集 Bytesized32，并基于此数据集评估了 LLM 生成和预测仿真环境状态的能力。实验结果表明，尽管 LLM 生成仿真环境的能力在过去两年中取得了显著进步，但其生成环境的准确性仍有提升空间。
🤔 **构建仿真环境的挑战:** 传统的仿真环境构建需要高昂的成本和大量的人工投入，这限制了其在实际应用中的普及。
💡 **大语言模型的潜力:** 大语言模型 (LLM) 拥有庞大的预训练数据，包含了大量的关于现实世界的知识，并且在问答和推理任务中表现出色，这为利用 LLM 生成仿真环境提供了可能性。
📊 **定量评估 LLM 生成仿真环境的能力:** 研究者构建了包含 32 个文字仿真环境的数据集 Bytesized32，并基于此数据集评估了 LLM 在开放环境生成和状态预测方面的能力。实验结果表明，LLM 在生成仿真环境方面取得了进展，但其生成的仿真环境的准确性仍需提升。
🚀 **未来研究方向:** 研究者指出，需要进一步探索如何提升 LLM 生成仿真环境的准确性和效率，以及如何将 LLM 生成的仿真环境应用于实际的 AI 系统训练。
📈 **LLM 在仿真环境中的应用潜力:** 研究结果表明，LLM 在生成仿真环境方面具有潜力，未来有望在降低 AI 系统训练成本、提升训练效率方面发挥重要作用。
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Bytesized32-State-Prediction数据集，分别考察了LLM根据文本需求描述开放性生成仿真环境、以及在已知仿真环境中预测状态变化的能力。我们的实验表明，尽管在过去的两年中，大语言模型生成仿真环境的能力得到了巨大的提升，但其生成的仿真环境的准确性仍有较大的提升空间。
