LLM 合成人设预测：行为历史表现优于人物特征描述

研究发现大语言模型（LLM）构建合成人设时，受访者的历史行为数据比人口统计与性格等特征描述更能精准预测其个体决策。基于 845 名受访者 14 种行为偏差的测试显示，仅凭人物描述只能达到人类重测知情度的 7-12%，而加入行为历史可将知情度提升至 28% 并恢复接近人类水平的个体间方差。该方法在全部 17 个群体中均取得了最高知情度。