MF-LLM: Simulating Collective Decision Dynamics through the Mean-Field Large Language Model Framework

本研究解决了集体决策模拟中现有方法与真实世界数据之间的差距。提出的均场大语言模型（MF-LLM）框架通过微观和宏观层面的动态反馈循环，实现个体行为与群体分布的精确建模。实验表明，该模型在减少与人类群体分布的KL散度方面有效，具有较高的预测精度，推动了社交模拟的应用潜力。

本研究提出均场大语言模型（MF-LLM）框架，旨在缩小集体决策模拟与真实数据之间的差距。通过动态反馈循环，精确建模个体行为与群体分布，实验结果显示其在预测精度和减少KL散度方面表现出色。

KL散度 framework model 个体行为 动态反馈 均场大语言模型 集体决策
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