「社会实验室」成真!SocioVerse:复旦联合小红书开源社会模拟世界模型,用AI预演群体行为

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🎯 「社会实验室」成真!复旦开源模型用AI预演群体行为,小红书千万数据喂出「数字平行世界」

大家好,我是蚝油菜花。当传统社会研究还在用问卷和抽样时,这个国产框架已经让社会科学进入了「数字沙盘」时代!

你是否遇到过这些研究困境:

  • 📊 耗资百万的民调结果,因样本偏差沦为"精准的错误"
  • 🌐 无法预判热点事件中,不同人群的观点裂变路径
  • 💸 经济政策实施后,才发现与民众真实需求错位...

今天要拆解的 SocioVerse ,正在重塑社会研究范式!这个由复旦领衔的多机构项目,用四大引擎构建与现实1:1对齐的数字社会:

  • 千万级数据驱动:小红书等平台真实用户行为作"数字养料"
  • 动态演化预测:从选举结果到舆情爆发,提前预演关键转折点
  • 多模态智能体:既有GPT级通用AI,也有领域专家型模型协同运作

已有政府机构用它模拟政策影响,接下来将揭秘这套「社会显微镜」的技术内核!

SocioVerse 是什么

SocioVerse(众生)是复旦大学、上海创智学院、罗切斯特大学和小红书联合推出的社会模拟世界模型。基于大语言模型(LLM)驱动的智能体和包含1000万真实用户的数据池,构建与现实世界"对齐"的大规模社会模拟框架。

模型基于社会环境、用户引擎、场景引擎和行为引擎四个模块,实现对目标群体行为模式的建模、群体事件演化趋势的预测及辅助重大决策。SocioVerse 在新闻热点传播、社会经济调查等多个场景中展现出高精度的对齐效果,为计算社会科学的交叉研究提供强大的工具。

SocioVerse 的主要功能

  • 高精度社会模拟:构建与现实世界对齐的模拟环境,模拟大规模群体行为,预测社会事件的演化趋势。
  • 多场景应用:支持多种社会研究场景,如新闻传播、社会经济调查、政治选举预测等。
  • 用户画像与行为生成:构建复杂的目标用户画像,基于智能体生成符合用户特征的行为模式。
  • 动态环境更新:基于实时更新的社会事件、社会统计和个性化内容,让模拟环境与现实世界保持同步。

SocioVerse 的技术原理

  • 社会环境模块:为模拟提供最新的社会背景信息,包括实时事件、社会统计和个性化内容。
  • 用户引擎:根据真实用户数据构建目标用户画像,确保模拟智能体的人群特征与现实分布一致。
  • 场景引擎:将模拟场景与真实场景对齐,设计相应的交互结构,按人口分布推广至大规模群体。
  • 行为引擎:结合用户画像、场景结构和社会背景,驱动智能体生成合理的模拟行为。

资源


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