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原文中文，约8600字，阅读约需21分钟。
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内容提要
AIxiv专栏促进学术交流，利用大语言模型（LLMs）进行个体、场景和社会模拟。个体模拟关注特征复制，场景模拟研究多智能体互动，社会模拟分析复杂行为。本文总结了这三类模拟的研究进展与趋势，旨在推动该领域的发展。
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关键要点
- AIxiv专栏促进学术交流，利用大语言模型进行个体、场景和社会模拟。
- 个体模拟关注特征复制，场景模拟研究多智能体互动，社会模拟分析复杂行为。
- 大语言模型为模拟人类行为提供新机遇，能够通过角色扮演模拟个体反应。
- 多智能体交互可模拟复杂社会动态，为政策制定和社会管理提供支持。
- 现有综述多聚焦于单智能体，缺乏系统性回顾，本文试图填补这一空白。
- 个体模拟侧重于单个人特征复制，场景模拟集中在小规模智能体的集体智慧，社会模拟探索复杂社会动态。
- 个体模拟的框架包括智能体架构、构建方法、模拟对象和评估方法。
- 个体模拟的构建方法分为非参数化提示和参数化训练。
- 模拟对象可分为人群个体和人物个体，评估方法包括静态评估和交互评估。
- 场景模拟将智能体组织在特定场景中，核心要素包括环境、角色、组织和通信。
- 场景模拟分为对话驱动场景和任务驱动场景，评估方法包括任务评估、子任务评估和系统评估。
- 社会模拟分析大量智能体之间的互动，核心元素包括组成、网络、社会影响和结果。
- 社会模拟应用于广义经济学、社会学与政治学以及在线平台，评估方法包括微观、宏观和系统层级。
- 个体模拟经历粗略模拟、精细模拟和面向情境模拟三个阶段。
- 场景模拟经历简单场景、多阶段场景和合作场景模拟三个阶段。
- 社会模拟发展包括构建模拟环境、探索特定场景的对齐，以及扩展规模和模态。
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