Hacker News · 09.08.2026 ·Исследования и наука

Китайские исследователи запустили симуляцию Земли на базе миллиардов ИИ-агентов

Китайские ученые представили масштабную систему моделирования, способную симулировать глобальные социальные и экономические процессы с участием миллиардов автономных ИИ-агентов. Проект направлен на создание цифрового двойника планеты для прогнозирования поведения общества, анализа последствий государственных решений и изучения сложных систем в условиях, максимально приближенных к реальности, что открывает новые возможности для научного моделирования и стратегического планирования.

Система использует архитектуру, в которой каждый агент обладает индивидуальными характеристиками, памятью и способностью принимать решения на основе заданных параметров среды. Это позволяет исследователям наблюдать за эмерджентными явлениями — процессами, которые возникают в больших группах людей, но трудно поддаются предсказанию с помощью традиционных математических моделей. Масштабируемость до миллиардов сущностей достигается за счет оптимизации вычислительных ресурсов и распределенных алгоритмов обработки данных.

Подобные симуляции позволяют тестировать гипотезы в области урбанистики, экономики и эпидемиологии без необходимости проведения дорогостоящих или этически спорных экспериментов в реальном мире. Инструмент предоставляет исследователям возможность изменять переменные среды и наблюдать за долгосрочными эффектами в различных сценариях, что делает его мощным средством поддержки принятия решений для государственных и исследовательских институтов.

Ключевые факты

Система поддерживает одновременную работу миллиардов автономных ИИ-агентов в единой виртуальной среде.
Модель предназначена для глубокого анализа социальных, экономических и экологических процессов на глобальном уровне.
Технология позволяет проводить «in-silico» эксперименты для прогнозирования последствий политики и социальных изменений.
Архитектура ориентирована на выявление сложных паттернов поведения, которые невозможно спрогнозировать стандартными статистическими методами.

Источник: Hacker News

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Hacker News · Исследования и наука Симуляция социума: запуск 83 миллиардов агентных сущностей Исследователи Matraix представили платформу для масштабного моделирования поведения ИИ-агентов, способную поддерживать до 83 миллиардов персонализированных сущностей одновременно. Система позволяет изучать сложные социальные взаимодействия, экономические процессы и динамику распространения информации в виртуальных средах, предоставляя исследователям инструмент для анализа поведения больших групп ИИ в условиях, приближенных к реальности. Hacker News · Исследования и наука MatrAIx: симуляция общества с 8,3 млрд персонализированных агентов Исследователи представили MatrAIx — масштабную платформу для симуляции социального взаимодействия, использующую 8,3 миллиарда автономных агентов. Система моделирует поведение индивидов в виртуальной среде, позволяя изучать сложные социально-экономические процессы, динамику распространения информации и коллективное принятие решений в масштабах, сопоставимых с населением планеты, что открывает новые возможности для предиктивного моделирования общественных явлений. Hacker News · Исследования и наука Исследователи запустили симуляцию общества на базе LLM Группа исследователей создала цифровую среду, в которой автономные ИИ-агенты на базе моделей Claude, ChatGPT, Grok и Gemini взаимодействуют друг с другом, имитируя поведение человеческого социума. Эксперимент направлен на изучение того, как крупные языковые модели принимают решения, формируют социальные связи и реагируют на внешние стимулы в условиях, приближенных к реальным общественным процессам. arXiv · Исследования и наука Мультиплеерные модели мира: новый подход к симуляции динамических сред Исследователи представили первую модель мира, способную моделировать высокодинамичные среды с участием нескольких независимых агентов. В отличие от традиционных систем, рассматривающих других участников как часть фона, новая архитектура учитывает потоки действий каждого игрока отдельно. Это позволяет модели точно атрибутировать изменения в сцене конкретным агентам и сохранять физическую согласованность при любых комбинациях их действий. arXiv · Инфраструктура для агентов Qwen-AgentWorld: языковые модели как симуляторы среды для ИИ-агентов Исследователи представили Qwen-AgentWorld — новый подход к созданию ИИ-агентов, использующий языковые модели в качестве «мировых моделей» для предсказания динамики среды. Разработка позволяет агентам эффективнее планировать действия и рассуждать, моделируя последствия своих решений в виртуальном пространстве. Ключевым элементом системы стала специализированная модель Qwen-AgentWorld-35B-A3B, оптимизированная для симуляции агентных сред. MarkTechPost · Модели и релизы LingBot-World-Infinity: новая каузальная модель мира для ИИ-агентов Подразделение Ant Group представило LingBot-World-Infinity — 14-миллиардную каузальную модель видеогенерации, функционирующую как интерактивный симулятор реальности. Архитектура модели использует инновационную маску внимания MoBA и дистилляцию на основе распределений, что позволяет агентам эффективно взаимодействовать с динамической средой, предсказывая последствия своих действий в долгосрочной перспективе с высокой точностью и стабильностью симуляции. Hacker News · ИИ в бизнесе Масштабирование автономных систем: 200 ИИ-агентов в одной игровой среде Разработчики MMO-проекта Spacemolt продемонстрировали кейс одновременного запуска 200 автономных ИИ-агентов в рамках единой виртуальной среды. Каждый агент функционирует как самостоятельная сущность с собственными целями и алгоритмами принятия решений, что позволяет тестировать пределы масштабируемости агентных систем в условиях высокой конкуренции за ресурсы и постоянного взаимодействия между участниками. arXiv · Модели и релизы Agents-A1: 35B модель с производительностью уровня триллионных систем Исследователи представили Agents-A1 — модель типа Mixture-of-Experts (MoE) с 35 млрд параметров, которая достигает эффективности систем с триллионами параметров за счет масштабирования «горизонта агента». Подход фокусируется на увеличении длины траекторий планирования и расширении спектра гетерогенных способностей, что позволяет модели решать сложные задачи без необходимости пропорционального увеличения количества параметров. Hacker News · Исследования и наука Agentopia: исследование долгосрочной симуляции жизни в сообществах ИИ-агентов Исследователи представили проект Agentopia — среду для изучения долгосрочного поведения автономных ИИ-агентов в рамках симулированного социума. В отличие от краткосрочных тестов, где агенты решают изолированные задачи, здесь модели функционируют в условиях непрерывного взаимодействия, формирования социальных связей и адаптации к меняющимся условиям среды. Основная цель работы заключается в анализе того, как индивидуальные стратегии обучения влияют на устойчивость и развитие всей системы в долгосрочной перспективе. Hacker News · ИИ в бизнесе Использование ИИ-агентов для моделирования поведения потребителей Стартап Simile представил платформу, которая создает «цифровых двойников» клиентов на основе их данных для проведения маркетинговых исследований. Вместо традиционных опросов компании могут тестировать стратегии, продукты и рекламные кампании на ИИ-агентах, имитирующих реакцию реальных потребителей. Технология позволяет получать обратную связь в режиме реального времени, значительно сокращая время на анализ рыночных гипотез.

← Все материалы