VQEL：向量量化实现涌现语言自博弈

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 出现一篇由 Mohammad Mahdi Samiei Paqaleh 等作者提交的论文预印本，提出 VQEL（Vector Quantized Emergent Language）架构，将向量量化引入涌现语言博弈的消息生成过程。据该预印本，VQEL 让智能体基于学习到的码本进行离散内部表征的自博弈，同时保持端到端可微，从而规避 REINFORCE 和 Gumbel-Softmax 在训练稳定性与扩展性上的局限；该码本自然形成符号词表，可在后续与其他智能体的互博弈中直接迁移和对齐。实验显示，经 VQEL 自博弈预训练的智能体在互博弈中符号对齐更一致、任务成功率更高。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，上述内容均为该预印本自身陈述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。