揭示真相与促进变革：面向基于代理的大规模社会运动模拟

这篇研究论文介绍了一种用于仿真社交媒体用户行为的混合框架，其中核心用户由大型语言模型驱动，而普通用户则采用演绎式基于代理模型。我们进一步构建了一个类似 Twitter 的环境来复制用户对触发事件的响应动态，并开发了一个多方面的评估基准 SoMoSiMu-Bench 进行全面实验。实验结果表明了我们方法的有效性和灵活性。

自动响应预测对新闻媒体具有重要作用，能够帮助内容制作者高效预测新闻发布的影响，防止意外的负面结果。研究提出了一种名为SocialSense的框架，利用大型语言模型诱导出基于信念的图，并通过基于图的传播捕捉社交动态。实验评估证明了该方法在响应预测方面的有效性，突出了其稳健性和实用性。