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

社会模拟正在通过建模虚拟个体与其环境之间的互动来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、互动机制以及行为模式方面面临着对齐挑战。为此，我们提出了 SocioVerse，这是一种由 LLM-agent 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 1000 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，同时通过标准化流程和最少的人工干预确保多样性、可信度和代表性。

论文试图通过社会模拟解决传统社会科学中难以捕捉个体差异和群体行为的问题。这是一个长期存在的挑战，但随着大语言模型（LLMs）的发展，提供了一种新的方法来应对这一问题。

论文提出了一种名为SocioVerse的框架，利用LLM驱动的代理模型结合大规模用户池（1000万真实个体），并通过四个强大的对齐组件来克服环境、目标用户、交互机制和行为模式的对齐难题。相比现有研究，SocioVerse不仅能够反映大规模人口动态，还能确保结果的多样性、可信度和代表性，同时减少人工干预的需求。

实验设计覆盖了政治、新闻和经济三个不同领域，验证了SocioVerse在多样化场景中的适用性。研究使用了1000万真实用户的数据，确保了模型的代表性和真实性。此外，所有结果均通过标准化流程生成，并且需要极少的手动调整。虽然论文未明确提到代码开源，但其方法论为未来研究提供了清晰的方向，特别是在更复杂的多领域社会模拟方面值得深入探索。

相关研究包括：1) 'Simulating Human Behavior with Large Language Models'，探讨了LLMs在个体行为建模中的潜力；2) 'Agent-Based Social Simulation: A Review'，综述了基于代理的社会模拟技术；3) 'Population Dynamics in Digital Societies'，研究了数字环境中的人口动态变化。这些工作共同推动了社会模拟领域的进步，而SocioVerse则进一步提升了模型的规模和对齐能力。