에이전트 기반 모델링에서의 LLM 추론
원제: LLM-powered reasoning in agent-based modeling
에이전트 기반 모델링(ABM)은 정책 결정에 유용한 수백만 명 단위의 개인과 상호작용을 시뮬레이션할 수 있지만, 전통적으로 정적 사전 분포에 의존해 환경 변화에 적응하지 못합니다. 본 논문은 LLM 기반 추론을 ABM에 통합해 적응형 모델링을 구현합니다.
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arXiv:2607.06757v1 Announce Type: new Abstract: Agent-based modeling (ABM) has the capability to model millions of individuals and their interactions, which is useful for policy making. However, ABMs have traditionally relied on static prior, which prevents the models from adapti
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