Jiuyun Jiang

LLM仿真揭示供应链代理的认知偏差

研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLM）的新型仿真方法，用于研究多阶段供应链中的认知偏差。该方法基于分层推理框架，使用DeepSeek和GPT等代理来模拟不同层级中不同程度的推理复杂性。仿真结果显示，代理倾向于表现出自我利益行为，从而加剧系统性低效率，但信息共享可以有效缓解这些负面影响。这项工作为理解AI赋能的组织提供了一种可扩展的替代传统行为实验的方法。