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crowd simulation
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使用聚合出行数据对语言模型进行微调以进行人群模拟 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了一种方法，通过使用聚合出行统计数据（例如区域级设备数量和起点-终点（OD）流量）来指导代理行为，从而对语言模型进行微调以进行人群模拟。这种方法解决了仅有聚合数据时个体行为不确定的挑战。通过迭代地将模型的目的地分布拟合到观察到的 OD 流量，微调后的代理在来自两场棒球比赛的数据上将目的地份额误差降低了 25%，同时保持了相似的网格相关性。
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研究发现：大型语言模型代理在群体模拟中表现出情感传染
一篇新论文探讨了大型语言模型（LLM）代理如何在模拟群体中表现出涌现情感传染。该研究使用了一个多代理群体模拟，发现代理会根据其提示的个性、记忆和上下文来感知、评估和表达情绪。研究表明，情绪状态可以在这些代理中传播，其动态受空间布局、时间进程和代理个性特征等因素的影响。论文还指出，观察到的情感传染取决于用于评估的具体LLM后端。