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StudentSim从稀疏数据中训练个性化的基于LLM的学生模拟器，以镜像学习者响应并适应导师指导，在国际象棋、写作和数学领域超越GPT-5.4。
本论文评估基于LLM的模拟器作为差分隐私合成数据生成器的能力，使用PersonaLedger来评估LLM是否能够忠实地复现受DP保护角色的统计分布。虽然在欺诈检测效用方面取得了良好成果（在ε=1时AUC为0.70），但该研究发现了由系统性LLM偏差造成的显著分布漂移，该偏差会覆盖输入统计数据。