近期大型语言模型（LLMs）在模拟人类行为方面展现潜力，但在政治辩论中存在局限性，尤其是反映固有社会偏见，导致行为偏离人类社会动态。研究强调需探索克服偏见的策略，以提升模拟的现实性。

近期大型语言模型（LLMs）在模拟人类行为方面展现潜力，但在政治辩论中存在局限性，尤其是固有社会偏见的反映，导致行为偏离人类社会动态。研究通过自动自我微调方法强化了对偏见的操控，强调需进一步研究以提升模拟的现实性。

大型语言模型在模拟人类行为方面有潜力，但在政治辩论中存在局限性，容易受社会偏见影响。研究通过自动自我微调展示了调整偏见的可能性，强调需进一步研究以改善模拟效果。

大型语言模型在模拟人类行为方面有潜力，但在政治辩论中存在局限性，容易受到社会偏见影响。研究通过自动自我微调展示了调整偏见的可能性，强调需要进一步研究以实现更真实的模拟。

大型语言模型在模拟人类行为上有潜力，但在政治辩论中存在局限，容易受社会偏见影响。通过自动微调可以调整这些偏见，但需要进一步研究以解决问题。