SocioVerse: A World Model for Social Simulation Powered by LLM Agents and A Pool of 10 Million Real-World Users

社会模拟正在通过虚拟个体与其环境之间的互动来建模人类行为，从而改变传统社会科学的研究方式。随着大型语言模型（LLMs）的最新进展，这种方法在捕捉个体差异和预测群体行为方面展现出日益增长的潜力。然而，现有方法在环境、目标用户、互动机制和行为模式等方面面临对齐挑战。为此，我们提出了 SocioVerse，这是一个由 LLM 代理驱动的社会模拟世界模型。我们的框架包含四个强大的对齐组件，并拥有一个包含一千万真实个体的用户池。为了验证其有效性，我们在三个不同领域（政治、新闻和经济）进行了大规模模拟实验。结果表明，SocioVerse 能够反映大规模人口动态，同时通过标准化程序和最少的人工调整确保了多样性、可信度和代表性。

论文试图解决社会模拟中的人工智能模型与现实世界对齐的问题，特别是如何在大规模虚拟环境中准确反映人类行为的多样性、可信度和代表性。这是一个重要的问题，因为传统方法难以同时兼顾个体差异和群体动态。

关键思路是引入SocioVerse框架，一个由大型语言模型（LLM）驱动的世界模型，结合四个强大的对齐组件和包含1000万真实用户的用户池。这种方法通过标准化流程减少了手动调整的需求，并能够捕捉复杂的个体和群体行为模式。相比现有研究，该框架更注重环境、目标用户、交互机制和行为模式的全面对齐。

实验设计覆盖了政治、新闻和经济三个不同领域的大规模模拟，验证了SocioVerse在反映人口动态方面的有效性。数据集来源于1000万真实用户的行为记录，增强了模型的代表性和可信度。目前尚无开源代码提及，但未来可能值得探索更多实际应用场景，例如政策制定或市场预测。

近期相关研究包括：1) 使用强化学习进行社会行为建模；2) 基于多智能体系统的群体动力学分析；3) 大型语言模型在个性化推荐中的应用。相关论文标题如《Multi-Agent Reinforcement Learning for Social Dynamics》和《Large Language Models as Agents in Virtual Societies》等。