SurplusGLOBAL将于2026年3月25日至27日参加上海国际半导体展，展示数据驱动的交易模式，并推出线上竞拍服务，首场活动定于3月25日至4月9日，拍品为227台二手半导体设备。

大型语言模型（LLMs）在复杂环境中展示高级推理能力，尤其在竞拍中。AucArena作为评估工具，显示LLMs通过简单提示参与竞拍，并通过自适应策略提高准确性。尽管LLMs在模拟社交动态中有潜力，但能力差异明显，甚至最先进的模型如GPT-4有时也被超越，强调了改进代理设计的重要性。

大型语言模型在竞争环境中展示高级推理技能，需要评估环境来探测战略推理、竞争动态场景中的长期规划。AucArena是评估LLMs的新型模拟环境，证明了LLMs在竞拍中展示了所需的技能。自适应和观察过去竞拍策略的明确鼓励可以提高这些技能的准确性。结果表明LLM代理模拟复杂社交动态的潜力，但个体LLMs的能力存在变异性。最先进的模型GPT-4有时会被启发式基准线和人类代理超越，突显了进一步提高LLM代理设计和模拟环境的重要性。

该论文提出了两种联邦学习游戏模型，分别为COFL和CAFL。通过算法达到Nash平衡解决方案。COFL中存在free-riding现象，而CAFL模型可以缓解此现象。