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本论文的核心贡献在于揭示了利用大语言模型（LLM）生成的虚构角色（personas）在社会模拟中存在严重的系统性偏差，并发现引入的AI生成细节越多，模拟结果与现实的偏离就越剧烈。
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本文推出了 PersonaFeedback，这是一个包含 8298 条人工标注测试用例的大规模基准测试，通过解耦人格推断与个性化生成，精准评估大语言模型（LLM）在给定显式用户画像时提供个性化响应的能力，并揭示了现有模型在复杂个性化场景下的局限性。- Published on
论文的核心贡献是提出了 PersonaLens，这是一个全新的基准测试框架，通过模拟具有丰富人口统计特征、个人偏好及交互历史的虚拟用户，系统性地评估 AI 助手在多轮、跨领域的任务导向对话中实现个性化定制服务的能力。- Published on
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用可视化的方式，制作令人沉浸的故事！- Published on
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