Integrating LLMs in Gamified Systems

要約

この作業では、大規模な言語モデル（LLMS）をGameifiedシステムに組み込むための徹底的な数学的枠組みが、タスクのダイナミクス、ユーザーエンゲージメント、報酬システムの改善に重点を置いて提示されます。
パーソナライズされたフィードバック、適応学習、および動的コンテンツの作成はすべて、LLMを統合することにより可能になり、ユーザーのエンゲージメントとシステムのパフォーマンスを改善するために重要です。
シミュレートされた環境は、フレームワークの適応性をテストし、ビジネス、ヘルスケア、教育を含むさまざまな業界での現実世界のアプリケーションの可能性を示しています。
調査結果は、LLMSがシステムの有効性とユーザー保持を高めるカスタマイズされたエクスペリエンスをどのように提供できるかを示しています。
この研究では、このフレームワークが解決することを目的としている困難も検討し、関与を最大化し、さまざまなセクターの持続的な行動変化を促進することにおけるその重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

In this work, a thorough mathematical framework for incorporating Large Language Models (LLMs) into gamified systems is presented with an emphasis on improving task dynamics, user engagement, and reward systems. Personalized feedback, adaptive learning, and dynamic content creation are all made possible by integrating LLMs and are crucial for improving user engagement and system performance. A simulated environment tests the framework’s adaptability and demonstrates its potential for real-world applications in various industries, including business, healthcare, and education. The findings demonstrate how LLMs can offer customized experiences that raise system effectiveness and user retention. This study also examines the difficulties this framework aims to solve, highlighting its importance in maximizing involvement and encouraging sustained behavioral change in a range of sectors.

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