人口群体级问卷模拟：域外人格难提升对齐

Dongryeol Lee 等作者发表研究，用从异构匿名公共行为数据中诱导出的人格（persona）驱动 LLM 智能体，模拟特定人口群体的问卷回答。 结果显示，来自域外数据的人格很少优于仅依赖基本人口信息的模拟，作者称主要原因是人群不匹配；但当人格被准确分配到目标人口群体时，对齐度显著提升。 来自目标域问卷数据的人格，随问题历史增多而泛化更好，作者据此认为更丰富的行为证据能带来更稳定的人格特质推断。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。