SPeCtrum：基于大型语言模型代理的多维身份表征的扎根框架

本研究针对现有方法在模拟个体身份时常常过于简化人类复杂性的问题，提出了SPeCtrum框架，以构建真实的LLM代理角色，融合个体的多维自我概念。研究表明，结合社会身份、个人身份和个人生活背景的完整表征相较于仅使用生活背景更能提升身份模拟的真实性和准确性，对人机互动的个性化及基于模拟的行为研究具有积极影响。