human-mobility

介绍MobiDiff，一种端到端的离散扩散框架，通过对多通道语义骨架进行去噪来生成人类移动数据，在实际数据集上实现了更快的推理速度和具有竞争力的保真度。

本文介绍了一个验证框架，用于评估基于LLM的城市模拟器是否再现了经验性的人类移动模式。利用巴黎和上海的数据，作者发现看似合理的叙事与实际移动约束之间存在显著差距，并提供了可复现评估的开放基础设施。

TrajGenAgent提出了一种分层LLM智能体框架，将宏观活动规划与微观时空实例化解耦，用于无需微调即可生成逼真的人类移动轨迹。它还引入了一种基于异常检测的评估方法，用于行为保真度。