OpenHospital: LLMベースの集合知を進化させ、ベンチマークするための“物自体”アリーナ

要旨：大規模言語モデル（LLM）に基づく集合知能（CI）は、データの壁を克服し、LLMエージェントの能力を継続的に高める有望なアプローチを提示します。しかし、現在、LLMベースのCIを進化させ、ベンチマークするための専用アリーナはありません。このギャップを埋めるために、OpenHospitalを導入します。医師エージェントが患者エージェントと相互作用することでCIを進化させるインタラクティブなアリーナです。このアリーナは、データをエージェント自身の内部に取り込むデータ・イン・エージェント・セルフ・パラダイムを採用しており、エージェントの能力を迅速に高め、医療熟練度とシステム効率の両方をベンチマークする堅牢な評価指標を提供します。実験は、CIの育成と定量化の両方におけるOpenHospitalの有効性を示しています。