准确模拟人的观点动态对于理解社会现象至关重要。研究发现语言模型智能体存在固有偏差，限制了对抵制观点的模拟。通过引入确认偏见，观察到观点分裂情况。未来发展路径是完善语言模型，以更好地模拟人类信念的演变。

准确模拟人的观点动态对于理解社会现象至关重要。一项新方法基于大型语言模型的人口多智能体模拟观点动态。研究发现语言模型智能体存在固有偏差，限制了模拟对抵制观点的个体。通过引入确认偏见，观察到观点分裂情况。未来发展路径是完善语言模型，更好地模拟人类信念的演变。

本文介绍了一种新型拉普拉斯和扩散动力学模型，应用于社交网络上的观点动态。通过网络上的扩散动力学演化意见和信息传递，处理可控性、可达性、有界信任度以及谐波延伸等问题。

准确模拟人的观点动态对于理解社会现象至关重要。研究发现语言模型智能体存在固有偏差，限制了模拟对抵制观点的个体。通过引入确认偏见，观察到观点分裂情况。未来发展路径是完善语言模型，以更好地模拟人类信念的演变。