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agent-based model in biology
agent-based model in biology
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大型语言模型驱动的框架模拟疫苗意见动态
研究人员开发了一个新框架，将大型语言模型（LLM）集成到基于智能体的建模中，以模拟复杂的社会现象。该框架以疫苗意见动态为例进行了演示，利用 Qwen3_8B LLM 来模拟具有不同个人资料和社交网络的智能体。该研究探讨了不同认知模块（如记忆和提示多样性）对涌现意见和社会影响的影响，验证了该框架重现观察到的非线性行为的能力。
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基于代理的模型显示，医生间的远程医疗可促进健康
一项基于代理的建模研究调查了远程医疗对医疗服务的影响，区分了医生对医生和医生对患者的互动。研究发现，用于医生间会诊的远程医疗可以改善患者的健康结果，而不会增加系统利用率，尤其是在复杂病例方面。相反，直接的医生对患者的远程医疗导致成本和利用率增加，但临床结果没有相应改善，这表明其更大的成本效益在于增强全科医生对专家的知识获取。
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Epi-LLM 框架使用 LLM 模拟流行病行为反应
研究人员开发了 Epi-LLM 框架，该框架将基于主体的建模与大型语言模型 (LLM) 相结合，以模拟流行病期间的人类行为。该框架使用合成 LLM 代理来模拟社会对疫情爆发的反应，发现 LLM 代理降低了感染高峰并实现了显著的隔离依从性。研究还揭示了 LLM 架构会影响流行病动力学，低方差模型为行为规则测试提供了更好的内部有效性，而高方差模型则能更好地代表现实世界的决策。