落合陽一さん等のdigital natureに関する論文(preprint)をGPTで要約してみる
概要
2023/4/10に出された落合陽一さん等のpreprintが気になったので、GPT-4に要約させてみました。
筆者の感想
・筆者は化学実験の自動化がマイブームですが、このあたりの領域も、デジタルネイチャー、チューリングマシンオブジェクト（TMO）、言語オブジェクト（LO）といった視点で見直すと、整理整頓できそうです。
・やはり、モデルが受け付けるtoken長の制約が、criticalな問題だなということを再認識しました
・未来を語るのは、格好いいですね。
注意
・この論文は、CC BY 4.0ライセンスで公開されています。なので、自由に翻訳etcすることが許可されています。(世の中にはそうではない論文も沢山あるので、注意)
・本文は英語でちゃんと読んでません。なので、間違いが多々あるかもしれません。あくまで専門外の人間の、極めてインスタントな理解です。注意。
概要
デジタルネイチャーをGPT-4と絡めて論じた話のようです。
GPT要約(約100字): この論文では、大規模言語モデル（LLMM）と高水準プログラミング言語をつなぐ新しい方法を提案しています。目標は、デジタルと物理の世界がシームレスに結びつき、計算で簡単に操作できるデジタル・ネイチャーを実現することです。LLMMを使って、現実世界と計算プロセスをつなげるアプローチを採用し、プログラミングやユビキタスコンピューティングで曖昧なクラス定義やオブジェクト間の相互作用を実現します。この研究は、現実世界のオブジェクトとシミュレーションを効率的につなげ、デジタル・ネイチャーの実現に貢献します。
概要(約1000字): この論文では、大規模言語モデルマシン（LLMM）と高水準プログラミング言語との間に、言語オブジェクトとクラスをつなぐ革新的なアプローチを提案します。提案されるアプローチは、デジタル・ネイチャー（デジタルと物理の現実がシームレスに絡み合い、計算手段によって簡単に操作できる世界観）の開発を促進することを目指しています。
デジタル・ネイチャーの実現に向けて、LLMMの抽象能力を活用し、現実世界の人間の知覚とそれを模倣する計算プロセスの間の橋渡しを行います。このアプローチにより、曖昧なクラス定義やオブジェクト間の相互作用がプログラミングやユビキタスコンピューティングのシナリオで実現されることが可能になります。また、チューリングマシンオブジェクト（TMO）と言語オブジェクト（LO）間のシームレスなインタラクションが可能になり、普遍的にアクセス可能なオブジェクト指向の記述が促進されることを目指しています。
具体的には、本論文では、LLMMを使用して、現実世界のオブジェクトとそれに対応するシミュレーションを言語シミュレーション可能な世界に自動的に変換する方法を示しており、デジタルツインの概念を発展させています。このプロセスは、高水準プログラミング言語に拡張することができ、シミュレーションの実装がよりアクセスしやすく実用的になります。
論文では、LLMMによる言語オブジェクトの理解や生成の詳細についても触れられています。LLMMは、自然言語テキストから言語オブジェクトを抽出し、それらをプログラム上で利用可能な形式に変換する能力を持っています。言語オブジェクトは、現実世界のオブジェクトや現象を言語的に表現したものであり、それらは抽象言語オブジェクト（ALO）として、より高度な抽象概念を表すことができます
専門用語のお勉強(参考)
論文で出てくる専門用語について、GPTに聞きました。
チューリングマシンオブジェクト（TMO）とは何か、平易な言葉で丁寧に
チューリングマシンオブジェクト（TMO）とは、計算モデルやプログラム内で使用されるオブジェクトのことです。これらのオブジェクトは、コンピュータが理解しやすい形式でデータや手続きを表現しています。
簡単に言えば、TMOはコンピュータプログラム内でデータや操作を表現するための要素です。例えば、プログラムで犬を表現したい場合、TMOは犬の色、大きさ、種類などの情報を持ち、犬ができる行動（例：吠える、走る）を表現する手続きを含んでいます。コンピュータは、これらの情報と手続きを使用して、プログラム内で犬に関連する機能やシミュレーションを実行できます。
TMOは、コンピュータが効率的に処理し、プログラマが操作しやすいように設計されていますが、人間が直感的に理解するのは難しい場合があります。このため、言語オブジェクト（LO）や抽象言語オブジェクト（ALO）のような概念が導入され、人間が理解しやすい形式でオブジェクトを表現し、コンピュータとのコミュニケーションを容易にすることが目指されています。
言語オブジェクト（LO）や抽象言語オブジェクト（ALO）とは
言語オブジェクト（LO）とは、自然言語で表現されたオブジェクトのことです。これらのオブジェクトは、人間が理解しやすい形式で情報を表現しています。例えば、「赤いリンゴ」という言語オブジェクトは、リンゴという果物の特徴（赤い色）を自然言語で表現しています。言語オブジェクトは、人間が直感的に理解できる表現方法であるため、コンピュータと人間のコミュニケーションを促進します。
抽象言語オブジェクト（ALO）は、言語オブジェクトの拡張であり、より高度な抽象化を提供します。ALOは、大規模言語モデル（LLM）などの技術を利用して、オブジェクト間の複雑な関係や相互作用を表現できるように設計されています。これにより、人間が理解する現実世界のエンティティと、それらの計算上の同等物との間でシームレスなコミュニケーションが可能になります。
簡単に言えば、言語オブジェクト（LO）は自然言語で表現されたオブジェクトであり、人間が理解しやすい形式で情報を伝えます。一方、抽象言語オブジェクト（ALO）は、より高度な抽象化を提供し、オブジェクト間の複雑な関係を表現できるように設計されており、人間とコンピュータの間のコミュニケーションをさらに向上させることができます。
抽象言語オブジェクト（ALO）がよくわからない。具体例を入れて詳細説明
抽象言語オブジェクト（ALO）は、言語オブジェクト（LO）を拡張したもので、オブジェクト間の複雑な相互作用や関係を表現できる概念です。ALOは、大規模言語モデル（LLM）を利用して、現実世界のエンティティと計算上の同等物との間でシームレスなコミュニケーションを可能にします。具体的な例を使って説明します。
例えば、あるプロジェクトチームがあります。このチームには、プロジェクトマネージャー、デザイナー、エンジニア、マーケターがいます。このチームとそのメンバーを言語オブジェクト（LO）で表現すると、それぞれの役割や属性が自然言語で記述されます。
しかし、これらのメンバーがどのように相互作用し、どのような関係があるのかを表現するには、抽象言語オブジェクト（ALO）を使用します。ALOを用いて、各メンバーがどのように協力し、プロジェクトの目標に向かってどのように作業を進めるかなどの情報を表現できます。
例えば、デザイナーがデザイン案を作成し、エンジニアがそれを実装し、マーケターがプロモーション戦略を立てるといった具体的な作業フローを、ALOを使って表現することができます。さらに、プロジェクトマネージャーが全体の進捗を監視し、必要に応じてリソースを調整する役割もALOで表すことができます。
このように、抽象言語オブジェクト（ALO）は、言語オブジェクト（LO）をより高度なレベルに拡張し、オブジェクト間の複雑な相互作用や関係を表現できるように設計されています。これにより、人間が理解する現実世界のエンティティと、それらの計算上の同等物との間でシームレスなコミュニケーションが実現されます。
抽象言語オブジェクト（ALO）の中身を具体的に記述してみてください
抽象言語オブジェクト（ALO）は、オブジェクト指向の概念を自然言語表現に適用したもので、複雑な相互作用や関係を持つオブジェクトを表現します。以下に、ALOを使用してカフェを表現してみます。
ALO(Cafe) { 名前: "素晴らしいカフェ", 場所: "東京", メニュー: { コーヒー: { 種類: ["アメリカン", "エスプレッソ", "カプチーノ"], 価格: [300, 350, 400] }, ケーキ: { 種類: ["チーズケーキ", "チョコレートケーキ", "抹茶ケーキ"], 価格: [450, 500, 550] } }, 従業員: { バリスタ: { 名前: "山田", 経験: "5年", スキル: ["エスプレッソ抽出", "ラテアート"] }, ウェイター: { 名前: "佐藤", 経験: "3年", スキル: ["オーダー受付", "料理提供"] } }, 営業時間: "10:00-20:00", カスタマーレビュー: [ { 顧客名: "田中", 評価: 4.5, コメント: "コーヒーがおいしいし、店員さんも親切です！" }, { 顧客名: "鈴木", 評価: 4.0, コメント: "雰囲気がいいので、友達と過ごすのに最適です。" } ] }
このALOの例では、カフェとその属性（名前、場所、メニュー、従業員、営業時間、カスタマーレビュー）を表現しています。また、メニューや従業員などのサブオブジェクトも表現されています。このように、ALOは現実世界のエンティティを表現し、その属性や関係性を自然言語で記述することができます。これにより、人間が理解しやすい形でオブジェクト指向の概念を活用できます。
以下、各sectionの概要(≒自動翻訳)
我々が生活する世界は、生きているものと無生物が数え切れない方法で複雑につながった豊かで複雑なモザイクです。人類の歴史を通じて、私たちはこれらの物体を理解し、操作することで、ニーズや欲求、好奇心を満たすことを試みてきました。人間が世界と交流する最も基本的な方法の1つは、名付け、分類、説明することです。これらの概念的エンティティを「言語オブジェクト」と呼び、人間の言語を通じて表現され伝達されます。これらの言語オブジェクトを命名し整理するプロセスは、コミュニケーションを促進するだけでなく、現実の理解を構造化し、より効果的に取り組む力を与えます。これらの言語オブジェクトの集まりは、辞書として知られており、共有知識のリポジトリとして機能し、人間の言語と経験の進化するタペストリーへの証言となります。
オブジェクト指向プログラミング言語（OOP）の進化は、現実世界のオブジェクトを表現し、操作する能力を革新しました。しかし、デジタルと物理の世界の間でシームレスなインタラクションと操作を実現するためには、TMOとLOを介した人間の知覚との間のギャップを埋めるためにさらなる研究が必要です。
私たちは、デジタル・ネイチャーという新たなパラダイムの時代に立っています。このパラダイムは、現実と向き合い、現実と関わる方法を変える可能性があります。
近年、機械学習と自然言語処理の進歩により、GPT3.5やGPT-4などの大規模言語モデルが登場しました。これらのモデルは、大量のテキストデータを学習して世界に関する知識を学び、推論し、オブジェクトやその振る舞いの創造的で統一感のある説明を生成する印象的な能力を持っています。
本論文では、OOPと言語シミュレーションの文脈でLOとTMOをつなぐ新しい方法として、Abstract Language Objects（ALO）を紹介します。ALOは、LLMMとTMOの抽象化能力を利用して、人間が認識する現実世界のエンティティとそれらの計算上の対応物との間のシームレスなインタラクションを促進するように設計されています。これらのオブジェクトの状態と関係を系統的に定義、検証、更新することにより、ALOは現実世界のシミュレーションの効率的な実装と操作を可能にし、デジタル・ネイチャーの開発に貢献します。
この研究は、コンピューター・ヒューマン・インタラクション、言語学、および人工知能の交差点に位置づけられています。LLMMを使用して言語シミュレーション可能な世界を作成する可能性を探ることにより、デジタルと物理の現実との関与と操作の能力を強化することを目指すHCI分野の成長する研究に貢献します。この研究の影響は広範囲に及び、仮想現実や拡張現実、ユビキタス・コンピューティング、デジタルツインの概念、および複雑なシステムの自然言語インターフェイスの開発などの分野に関与しています。
本論文の残りの部分は次のように構成されています。セクション2では、HCI分野の関連研究について簡単に概説します。セクション3では、ALOを用いた新しいアプローチを紹介します。セクション4では、GPT-4でのアプローチの実用的な実装を示す事例研究を提示します。最後に、セクション5では、コンピュータと人間とのインタラクションに対する研究の意義と欠点を議論し、セクション6では、論文をまとめ、今後の研究の方向性を提案します。
近年、LLM（大規模言語モデル）の進歩により、物語作成、ウェブデザイン、モバイルユーザーインターフェイス、メール作成、ロボティクス、メニューシステムデザインなどの様々な分野で重要な成果が上がっています。これらの研究は、LLMが人間とデジタルシステムとの間のよりダイナミックで自然なインタラクションを生み出す可能性を示しています。
LLMが大きな影響を与えている分野の1つはHCI（人間とコンピュータのインタラクション）です。関連研究は、HCIと生成モデルの相互作用に焦点を当て、ユーザーエクスペリエンスの向上や効率的かつ効果的で楽しいインタラクションの実現に向けて、これら2つの領域の関係を理解し、強化することの重要性を強調しています。
LLMの応用例としては、ウェブデザインの進歩や、モバイルUI上の会話的インタラクションの開発、ロボットの制御とコミュニケーションにおいてLLMの利用が挙げられます。また、メニューシステムデザインにおいても、より直感的でユーザーフレンドリーなインターフェイスの作成に寄与しています。
さらに、LLMは教育や支援の分野でも応用されており、言語教育プラットフォームであるDuolingoや視覚障害者支援アプリであるBe My Eyesの支援にも役立っています。
LLMの研究とその様々な分野への応用は、デジタル体験をより自然でダイナミックでアクセシブルにする可能性を示しています。LLMの能力を理解し、活用することで、研究者や実務家はデジタル世界での可能性を拡大することができます。LLMとTMO（チューリングマシンオブジェクト）間のギャップを埋めるためのメタモデルやオントロジーの開発は、今後の研究の方向性の1つとなります。これにより、人間とコンピュータのインタラクションに使用されるオジェクト間の簡単でスムーズな変換が実現されることが期待されます。
デジタルネイチャーの概念は、デジタルと物理の現実がシームレスに統合され、計算手段を用いた簡単な操作が可能な世界を提案しています。この概念は、情報エコシステムや人間-コンピュータインタラクションの未来に大きな影響を与えることがあり、人間と機械の間のシームレスなインタラクションを可能にする新しいツール、技術、パラダイムの開発が求められます。
このような研究の進展により、プログラマでない人々でもデジタルオブジェクトの作成や操作が容易になり、デジタルエコシステムがよりアクセシブルになる可能性があります。LLMの進化は、人間とデジタルシステム間のインタラクションがより自然で効果的になることを示しており、今後の研究でさらにその可能性が拡大されることが期待されています。
3 素材と方法 我々のアプローチの第一歩は、実世界のオブジェクトの命名と記述であり、これによりオブジェクトとそのデジタル表現との間の接続が確立されます。このプロセスは、人間が新種、アイテム、技術などを命名する方法に触発されています。このプロセスを自動化するために、大量のテキストデータで事前学習され、与えられた入力プロンプトに基づいて文脈に適した一貫したテキストを効果的に生成できるLLMMの能力を活用しています。
オブジェクトが与えられると、LLMMはまず、その形状、色、サイズ、機能などの特徴とプロパティを抽出し、これを自然言語のプロンプトとしてLLMMに入力し、オブジェクトのユニークな名前と説明を生成します。これを高レベルのプログラミング言語との統合を含むアプローチの後続のステップの基盤として使用します。
オブジェクトの命名と記述が終わると、LLMMの抽象化能力を利用して、オブジェクトが意味的に意味のある方法で他のオブジェクトと相互作用できる言語シミュレーション可能な世界を構築します。
最後のコンポーネントは、LLMMによって生成された言語オブジェクトとその相互作用を高レベルのプログラミング言語（PythonやJavaScriptなど）、ハードウェア、ニューラルネットワークプラットフォームと統合することです。これは、LLMMによって生成された自然言語の説明と相互作用を対応するオブジェクト指向のコードに自動的に変換することによって達成されます。
4 例とケーススタディ このセクションでは、LLMと高レベルプログラミング言語のLOを接続する可能性を示すいくつかの例とケーススタディを通じて、我々のアプローチの有効性を示します。我々は、異なるアプリケーションドメインでアプローチの実用性を示す3つのケーススタディを提示します：（1）スマートホーム環境、（2）対話型教育シミュレーション、および（3）IoTシナリオ。
4.1 ケーススタディ1：スマートホーム環境：3Dバーチャルワールド このケーススタディでは、ウェブブラウザで3Dグラフィックスを可能にするJavaScriptライブラリであるThree.jsを使用して、3Dバーチャルワールドを作成することを目指しました。目標は、地面と空などの最小限の機能を備えたシンプルなコンピュータグラフィックス環境を開発することであり、物理エンジンは含まれていません。これにより、ALOオブジェクトとその相互作用を仮想世界内で統合することに焦点を当てることができました。
4.1.1 ALO生成とJavaScriptへの変換。プロセスは、GPT4にALOをJavaScriptで生成するようにシステムプロンプト（プロンプト2）を設定することで始まります。次に、GPT4に生成されたJavaScriptコードを単一のJavaScriptクラスに書き起こさせます。結果として得られたクラスは、JavaScriptファイルとして保存されます。3Dシミュレーションのメインプログラムでは、クラスをインポートし、インスタンス化し、JavaScriptアニメーションループに登録してシミュレーションを開始します。シミュレータのメインプログラムは人間によって実装されているため、生成されたクラスをシミュレータに組み込む際の手動統合は、必要な部分に限定されます。
4.1.4 結果。結果は図3および補足ビデオに示されています。LLMはシステムプロンプトに従い、猫とルンバのALOを生成するJavascriptコードを生成することができました。猫のALOには、ジャンプや鳴くなどの特定の機能があり、ルンバのALOは、軸を中心に移動し回転することができました。相互作用を求められると、ルンバはシミュレートされた環境で猫を避けるか逃げる能力を示しました。
4.2 ケーススタディ2：教室シミュレーション 4.2.1 教室の作成。ALOを使用して自動的に教室の言語をシミュレートするには、まず教室環境の基本的な要素を表すALOを作成します。これには、教室自体、生徒、教師のALOが含まれます。このプロセスは、Prompt 4で示されており、それぞれのALOのパラメータと相互作用を定義する方法を示しています。システムプロンプトとしてPrompt 1が使用されました。
4.2.2 画像生成ソフトウェアを使用したビジュアルの生成。ALOが作成されたら、定義されたパラメータを画像生成ソフトウェア（Midjouney V5など）に入力して、これらのオブジェクトの視覚表現を生成することができます。図4に示されているように、LLMMはALOから情報を抽出してオブジェクトの視覚化を作成することができます。
この方法は、すべてのALOに適用することができますが、初期パラメータの視覚情報が不足しているため、特定のシナリオ（例：4.3）では、出力がシーンではなく図に似たものになる場合があります。画像生成パラメータの記入プロセスに関して改善の余地があることに注意してください。4.3で示されているように、LLMはしばしばパフォーマンス仕様を説明し、ビジュアルに関連するパラメータは省略されます。これにより、ALOの視覚表現が正確でないか不完全になる可能性があります。
これらのケーススタディを通じて、LLMMと高水準プログラミング言語との間のLOの接続の可能性を示しています。さまざまなアプリケーション領域でアプローチの実用性を示す3つのケーススタディが提示されました：（1）スマートホーム環境、（2）対話型教育シミュレーション、および（3）IoTシナリオ。これらの例は、ALOの生成、相互作用、および高水準プログラミング言語との統合のプロセスを示し、今後の応用において、より洗練されたシミュレーションと環境の構築が期待されます。
Midjourney V5のフレームワークを使用して、学生、教師、教室、IoTシナリオなどの異なるオブジェクトや状況をシミュレートするためのALO（人工言語オブジェクト）が生成される。この研究では、ALOの生成とそれらの相互作用をシミュレートし、OpenAIのLLM（大規模言語モデル）を使用して自然言語とコンピュータコードの出力を比較する。研究の結果、LLMはALOの生成と相互作用において高い一貫性を示し、シミュレーションの現実感を向上させる。さらに、LLMの多様性と適応性がTMO（チューリングマシンオブジェクト）とLO（言語オブジェクト）の間のギャップを埋めることに貢献している。
この研究では、Midjourney V5フレームワークを使って、学生、教師、教室、IoTシナリオなどのさまざまなオブジェクトや状況をシミュレートするためのALO（人工言語オブジェクト）が作成されます。ALOの生成とそれらの相互作用をシミュレートし、OpenAIのLLM（大規模言語モデル）を使って自然言語とコンピュータコードの出力を比較することにより、LLMはALOの生成と相互作用において高い一貫性を示し、シミュレーションの現実感を向上させることがわかりました。さらに、LLMの多様性と適応性がチューリングマシンオブジェクト（TMO）と言語オブジェクト（LO）の間のギャップを埋めることに貢献していることが示されました。
5.2 抽象化レベルの比較 5.2.1 ALO対プロンプト：ALOとプロンプトはどちらも計算モデルへの入力として機能する点で類似していますが、ALOはより高い抽象化レベルを提供し、オブジェクト間のより複雑な相互作用と関係を可能にします。一方、プロンプトは、モデルの応答を導く簡単な指示として機能します。ALOとプロンプトの比較は、OOPとC言語のような手続き型プログラミング言語の違いに似ています。ALOはより構造化されたアプローチを提供し、プロンプトはより直接的で簡潔なコミュニケーション手段を提供します。 5.2.2 ALO対TMOへのリンク：ALOとTMOは計算言語学の異なる側面を表しています。ALOはオブジェクトの言語的抽象化に焦点を当て、TMOは計算実装に取り組みます。 5.2.3 ALO対LO：ALOとLOは、オブジェクトの言語的抽象化を表すため密接に関連していますが、ALOはLOよりも高い抽象化レベルを提供し、より複雑なオブジェクト間の相互作用と関係を可能にします。この意味で、ALOはLOの拡張と見なすことができ、より高度なオブジェクト指向の説明と相互作用を促進する可能性があります。 5.2.4 LOからTMOへ：LOとTMOの関連性は、デジタルネイチャービジョンを実現するために重要です。ALOを介してLOとTMOをリンクすることで、人間の知覚と計算プロセスの間のギャップを埋め、実世界のオブジェクトとデジタルシミュレーション間のシームレスな相互作用を可能にします。ただし、このリンクは、表現の固有の違いや、ALOのような中間LOとの効率的な翻訳メカニズムが必要となるため、難しい場合があります。 5.2.5 パラメータのアクセシビリティ：オブジェクト表現において、パラメータのアクセシビリティは、ユーザーがオブジェクトのプロパティを簡単に操作および変更できるようにする重要な側面です。プロンプトとLOはより高い抽象化レベルを提供し、これが直接的なパラメータアクセスを妨げることがあります。一方、TMOとALOは、より直接的で簡潔な相互作用手段を提供し、パラメータのアクセシビリティを向上させる可能性があります。 5.3 セキュリティリスクと懸念 私たちのアプローチは、HCIコミュニティがさらに調査する必要があるいくつかのセキュリティ関連の懸念を提起します。例えば、LLMMがデジタルオブジェクトの理解と操作がより適切になると、敵対的な攻撃により影響を受けやすくなる可能性があります。これは、悪意のあるアクターがモデルの脆弱性を悪用して機能や整合性を損なうことができます。さらに、実世界のオブジェクトをデジタルツインに自動変換することで、新たな攻撃ベクターが導入される可能性があります。これは、敵対者が、物理的システム（例：電力網、交通網）のデジタル表現を操作して、損害や混乱を引き起こすことを試みるかもしれません。これらのリスクを軽減するために、HCIコミュニティは、LLMMとアプローチによって生成されるデジタルツインの両方を保護する堅牢なセキュリティメカニズムとプロトコルを開発することが重要です。 5.4 制限事項 5.4.1 ドメイン知識：ALOにはドメイン知識が欠けており、これが実世界の現象を支配する基本的なパラメータがALOに組み込まれていないため、予測不可能な振る舞いにつながります。この予測不可能性は、LLMMと高レベルのプログラミング言語で実世界のオブジェクトを効果的にシミュレートおよび操作する上で大きな課題となります。その結果、デジタタル・ネイチャーで想定されるデジタルと物理の現実間のシームレスな相互作用は達成できません。この問題に対処するために、ドメイン知識をALOに統合し、予測可能性を向上させ、より正確なシミュレーションを実現できるようにします。この統合により、ALOは実世界のオブジェクトを表現するだけでなく、その振る舞いを制御するルールや制約を取り入れることができます。
5.4.2 トークンの長さ：オブジェクトトークンのサイズは、ALOの効率に決定的な要素です。圧縮技術はトークンサイズを最小限に抑え、処理と保存に必要な計算リソースを削減する役割を果たします。さまざまな研究では、LLMを他のデータベースに接続してLLMのメモリを拡張し[21]、トークンサイズを削減する方法が提案されています。ALOも同様に、データベースにALOオブジェクトを保存・登録し、参照可能にすることで、機能を拡張できます。
本論文では、オブジェクト指向プログラミング（OOP）と言語シミュレーションにおいて、言語オブジェクト（LO）とチューリングマシンオブジェクト（TMO）の関係を単純化する新しいアプローチである抽象言語オブジェクト（ALO）を提案します。ALOは、分類学の複雑な世界で新しい種が発見されるたびに新しいエコシステムが整理されるのに伴って、各オブジェクトを再帰的に更新します。LLMの抽象化能力を活用して、ALOは人間が理解する実世界のエンティティとその計算上の相当物との間のシームレスなコミュニケーションを促進します。この方法は、実世界のシミュレーションを効果的に実装および管理し、デジタル・ネイチャーの概念をさらに進化させます。
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