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以下是用户研究相关的文章

2026-02-09
如何阻止威胁颠覆社会科学的AI聊天机器人答卷人在线调查是社会科学研究的基石，但AI聊天机器人的涌入正在严重威胁数据质量。本文探讨了高达90%的调查回复可能不真实的问题，并指出研究人员需要开发新的反机器人策略，这些策略应侧重于利用人类推理的局限性而非仅仅依赖AI的弱点，以确保统计有效性。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-02-01
通过背景故事集为语言模型定制虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成和利用包含丰富个体价值观和经验的自然主义背景故事，来指导大型语言模型（LLMs）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能使LLMs更精准地模拟个体人类样本，有望革新用户研究和社会科学领域的调查方式。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-30
AI聊天机器人使用与多起精神疾病病例的关联性研究 AI聊天机器人的普及引发了对其潜在心理健康影响的关注。一项新的研究首次将AI聊天机器人的使用与多起精神疾病病例联系起来，引发了对用户安全和心理健康的警示。研究指出，尽管AI工具在信息获取和辅助决策方面提供了便利，但过度依赖或错误引导可能对用户认知和情绪产生负面作用。专家呼吁科技公司和监管机构应加强对AI聊天机器人内容和交互的伦理审查，确保技术发展不以牺牲用户身心健康为代价，特别是在处理敏感信息时应格外谨慎。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-19
通过详尽的背景故事集为语言模型构建虚拟人格：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，该方法通过生成和利用包含个人价值观和经历细节的自然生活背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟人格。Anthology旨在通过模拟特定人类样本，提高用户研究和民意调查的保真度，并提供了比传统人口水平近似更精确的个体模拟能力。
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2025-12-19
通过背景故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队推出Anthology方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然叙事背景故事，来指导大型语言模型（LLM）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法旨在提升LLM模拟个体人类受试者的保真度，特别是在用户研究和社会科学领域，提供了一种更具成本效益和可扩展性的替代方案。
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2025-12-19
通过背景故事集为语言模型构建虚拟角色：Anthology方法介绍本文介绍了Anthology方法，该方法通过生成和利用包含个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology旨在通过详尽的个人叙事来模拟个体人类样本，提升在用户研究和社会科学应用中的精确度，并展示了其在逼近公众舆论调查方面的优越性。
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