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Operational Validation of Large-Language-Model Agent Social Simulation: Evidence from Voat v/tech...

发布时间:2026/9/25 12:57:40 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Operational Validation of Large-Language-Model Agent Social Simulation: Evidence from Voat v/tech...
论文核心内容总结与翻译一、主要内容该研究聚焦于大型语言模型(LLMs)驱动的智能体在在线社交平台模拟中的应用,以2014-2020年活跃的类Reddit平台Voat的v/technology社区为模拟对象,旨在验证LLM智能体社交模拟的操作有效性。1. 模拟设计与基础设置平台与数据基础:基于YSocial框架构建模拟环境,以Voat平台的MADOC数据集为校准依据,从Voat共享URL中筛选涵盖30多个技术领域的链接作为固定内容种子,确保模拟话题与真实社区对齐。智能体配置:采用未审查的Dolphin 3.0模型(基于Llama 3.1 8B)作为基础模型,为智能体赋予简洁角色设定(人口统计特征、政治倾向、兴趣、教育背景、毒性倾向),并制定平台规则(链接与文本提交、 threaded回复、投票、日常活动周期)约束智能体行为。模拟参数校准:参考MADOC数据集中v/technology社区的用户活跃度、帖子/评论数量、用户流失与新增率等指标,校准模拟的用户规模(初始50名智能体,每日新增30%、移除90%)、行动预算(基于Zipf分布,s=2.5,取值1-10)、内容可见窗口(180轮/小时)等参数,开展为期30天的模拟。2. 评估维度与结果活动模式:模拟产生的每日帖子数(754)、评论数(802)、独特用

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