2026年01月02日
## 要約：
新たな研究により、大規模言語モデルは環境をシミュレートすることを学習し、自律型AIエージェントの訓練におけるボトルネックを解決する可能性を示唆しています。
これは、AIエージェントの訓練データを大幅に削減し、効率化する新たなアプローチです。
従来のシミュレーション環境に依存せずに、言語モデルを活用できる点が画期的です。
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## 翻訳：
新たな研究によると、大規模言語モデルは環境をシミュレートすることを学習し、自律型AIエージェントの訓練におけるボトルネックを解決する可能性を示唆しています。この記事「LLMs could serve as world models for training AI agents, study finds」はThe Decoderに先頭で掲載されました。大規模言語モデルは、物理的なシミュレーション環境の代わりに、テキストベースの知識を活用して、AIエージェントがさまざまな状況を理解し、対応できるようになります。これにより、エージェントがより多様なシナリオに対応できるようになり、学習プロセスを加速させることができます。
[📰 原文はこちら](https://the-decoder.com/llms-could-serve-as-world-models-for-training-ai-agents-study-finds/)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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