Fabian Baumann

在由大语言模型驱动的智能体构成的社交网络上，一条帖子能否扩散取决于每个智能体看到多少关注对象已经转发。此前预测集体行为时，通常只测一条与关注人数无关的响应曲线，或在一个所有人彼此可见的大群体里测一次。把响应按关注人数分别测量后，再代入网络级联的平均场理论，就能复现完整大语言模型模拟的级联规模与引爆种子比例；忽略关注人数的响应则在度分布越不均匀的网络上错得越多。

在由大语言模型驱动的智能体构成的社交网络上，一条帖子能否扩散取决于每个智能体看到多少关注对象已经转发。此前预测集体行为时，通常只测一条与关注人数无关的响应曲线，或在一个所有人彼此可见的大群体里测一次。把响应按关注人数分别测量后，再代入网络级联的平均场理论，就能复现完整大语言模型模拟的级联规模与引爆种子比例；忽略关注人数的响应则在度分布越不均匀的网络上错得越多。