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American Trends Panel Wave 42 - Trust in Science
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开源平台Anamnesis使用LLM模拟调查
研究人员开发了Anamnesis，一个用于使用大型语言模型在虚拟人群中模拟调查的开源平台。该系统允许用户通过基于结构化叙事背景故事来条件化模型响应，来对调查工具进行原型设计和测试，并操作化Anthology和Alterity框架。Anamnesis支持多模态调查，并通过复制皮尤研究中心美国趋势小组（Pew Research Center's American Trends Panel）的片段以及在《纽约客》漫画配字比赛（New Yor…
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大型语言模型通过上下文学习改进公众意见数据填补
研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLMs）通过上下文学习（ICL）填补缺失公众意见数据的新方法。该方法在调查数据上进行了测试，与MICE PMM等传统统计方法相比，显示出持续的误差减少。表现最佳的ICL方法，使用具有100个示例的gpt-oss-120b模型，实现了更窄的置信区间和更高的总体覆盖率，尤其是在非随机缺失的情况下。