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- Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy [38.6]
大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。 VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Mar 2025 02:54:15 GMT)
- LLM based Agentsで社会（ワクチンへの態度）をシミュレーションできるか、という研究。「Our results demonstrate that certain LLMs, such as Qwen-2.5-7B-Instruct and Llama-3-8B-Instruct, capture nuanced interactions among agent demographics, social influences, and policy scenarios. These models successfully pass both global and local consistency checks, suggesting that generative agents could become valuable tools for exploring how policy interventions might shape public attitudes.」、「Models such as Claude-3.5-Haiku and Phi-3.5-mini-instruct reveal inconsistencies that compromise simulation desiderata.」と解釈は悩ましい。このモデルサイズでまっとうな反応ができるのか疑問（Leakの影響が懸念される）だが、リアルなシミュレーションが可能なら面白い結果。
- リポジトリはGitHub – abehou/VacSim: Public code repository for VacSim: A generative multi-agent simulation for vaccine hesitancy.とのこと
- Personalized Generation In Large Model Era: A Survey [90.8]
大規模モデルの時代には、コンテンツ生成は徐々にパーソナライズドジェネレーション(PGen)へとシフトしている。 本報告では,PGen に関する総合的な調査を行い,この急速に成長する分野における既存研究について考察する。 複数のモダリティにまたがるPGen研究をブリッジすることで、この調査は知識共有と学際的コラボレーションを促進する貴重な情報源となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 04 Mar 2025 13:34:19 GMT)
- Personalized Generation (PGen)のサーベイ、様々なモダリティを対象にしている。
- 最後の表を見ると様々な研究が数多くあることが分かる。。