基于代理的建模中 LLM 驱动的推理

2026-07-09 1 阅读约1分钟阅读 Sifat Afroj Moon, Dakotah Maguire, Adam Spannaus, Joe Tuccillo, Maksudul Alam, Sudip K. Seal, John Gounley, Heidi Hanson

arXiv:2607.06757v1 公告类型：新摘要：基于代理的建模（ABM）能够对数百万个人及其交互进行建模，这对于政策制定非常有用。然而，ABM 传统上依赖于静态先验，这阻碍了模型适应实时变化。我们的研究提供了一种解决这一信息差距的新方法。大型语言模型（LLM）为预测人类决策提供了新的机会。在这里，我们介绍了一个可扩展的基于混合代理和语言驱动的流行病 (HALE) 建模框架，该框架利用 LLM 来预测 ABM 模拟中的人类决策。作为概念验证，我们使用 HALE 模拟 COVID-19 及其在犹他州盐湖县的影响。

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