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少想反而模拟更好：直觉式提示提升LLM智能体模拟个体社交媒体反应（含陌生内容）
Thinking Less to Simulate Better: Intuitive Prompting Improves LLM Agents Simulating Individual Social Media Reactions, Including Unfamiliar Content
arXiv:2609.30563v1 公告类型：新 摘要：平台政策越来越多地在人工用户上进行测试，因此智能体的保真度变得重要。然而，有说服力的虚假档案也可能在选举前操纵公众舆论感知。验证一直集中在与人类行为的一致性上，很少关注智能体是否按照其被赋予的档案行事。本研究通过问卷、深度访谈和书面自我介绍对八名塞尔维亚参与者进行了画像，记录他们对六十八篇社交媒体帖子的反应，并让四个语言模型在五种提示条件下预测这些反应，这些条件在档案内容和指令风格上有所不同。态度性内容在预测上大幅优于人口学背景故事。智能体与其所述档案的匹配程度高于参与者与其自身调查答案的匹配程度，而一旦提供档案信息，一致性便与保真度无关。指示模型以直觉、即时的方式而非分析性地回应，在所有条件中给出了最高的保真度，并将个体差异的压缩从人类水平的七倍降低。