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AgoraSim 是一种混合智能体建模框架，结合了 LLM 智能体与经典 ABM，用于社会反应分析。它支持多模态输入和结构化决策输出，适用于面向场景的模拟。
本文介绍了AgentViSS基准，用于评估多模态社交模拟中的视觉社交智能，包含240个场景及对齐的视觉文本证据。评估七个近期MLLM发现局部角色扮演与基于视觉的交互管理之间存在差距。
介绍了Think-Before-Speak（TBS），一种基于间隔的多智能体模拟框架，将智能体的私人内部评估与公共话语生成分离，从而在社交模拟中分析从内部状态到公共表达的路径。
本文通过使用德州扑克作为受控环境，将LLM智能体中的忠实度缺口分解为推理→结论和结论→行动两个步骤。研究发现，结论→行动步骤是可靠的，而推理→结论步骤是不一致的主要来源。
本文研究了角色提示如何影响多模态大语言模型在城市感知中生成的语言，发现不同角色的描述趋于一致，而解释则随着角色属性系统性地变化。