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AIDB Daily Papers

Cognibit:ゲーム化された領土支配とLLM搭載のツインネットワーキングによるデジタル疲労からの脱却と現実世界のつながり

原題: Cognibit: From Digital Exhaustion to Real-World Connection Through Gamified Territory Control and LLM-Powered Twin Networking
著者: Wanghao Ye, Sihan Chen, Yiting Wang, Shwai He, Bowei Tian, Guoheng Sun, Ziyi Wang, Ziyao Wang, Yexiao He, Zheyu Shen, Meng Liu, Yuning Zhang, Meng Feng, Yifei Dong, Yanhong Qian, Yang Wang, Siyuan Peng, Yilong Dai, Zhenle Duan, Joshua Liu, Lang Xiong, Hanzhang Qin, Ang Li
公開日: 2026-04-06 | 分野: LLM ゲーム 機械学習 AI エージェント 対話 インタフェース シミュレーション デジタル 自然言語処理 モバイル 深層学習 ヒューマンコンピュータインタラクション ソーシャルメディア プラットフォーム

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • LLMを活用し、行動シミュレーションを通じて対人適合性を評価するソーシャルディスカバリープラットフォームを開発した。
  • デジタルツインによる自律的な会話、ゲーム化された領土征服、AIコンパニオンによる記憶保持を統合し、現実世界の出会いを促進する。
  • 実環境への実装を通じて、コストと品質の基準を確立し、コンポーネントレベルのテストでは見過ごされるスケーリングのボトルネックを特定した。

Abstract

We present an LLM-powered social discovery platform that uses digital twins to autonomously evaluate interpersonal compatibility through behavioral simulation. The platform unifies three key pillars: (1) digital twins that engage in autonomous multi-turn conversations on behalf of users to estimate compatibility, (2) gamified territory conquest mechanics that incentivize real-world exploration and create organic settings for in-person encounters, and (3) AI companions that preserve persistent shared memory across devices. Built upon CogniPair's cognitive architecture (Ye et al., 2026), validated on the Columbia Speed Dating dataset (551 participants), our system extends prior simulation-only matching into a fully deployed social discovery environment. Through deployment, we derive empirical cost-quality baselines and identify fundamental scaling bottlenecks that remain hidden in component-level testing alone.

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