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Social Networks
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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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社交网络中的AI传染：新研究探讨信息风险
一项新的研究论文探讨了人工智能（AI）与社交传播网络之间复杂的相互作用，重点关注AI生成的内容如何破坏集体知识的稳定。该研究引入了“AI传染”和“社会失真乘数”的概念，以解释AI驱动的信息如何放大错误和扩散失真。研究人员确定了一个关键的监管阈值，该阈值取决于网络拓扑结构，它决定了维持信息稳定和减轻系统性风险所需的最低过滤水平。
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研究人员分析社交网络中的多数派幻觉检测
研究人员分析了社交网络中的“多数派幻觉”现象，即少数派观点可能显得占主导地位。他们正式定义了 $q$-多数派幻觉问题，以确定这种幻觉在网络结构中是否可检测。该研究根据不同的网络属性映射了该问题的计算复杂性，旨在了解网络结构如何影响检测这些失真的可行性。
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美国深度伪造移除法面临审查和受害者援助担忧
美国已颁布一项法律，要求社交网络迅速移除未经同意的图像，包括性爱深度伪造内容。然而，专家们担心该立法可能在帮助受害者方面效果不佳，并可能导致在线审查加剧。