09:07官方账号arXiv cs.AI@Yicheng Mao, Haoyang Li, Rob Deardon, Hongru Du精选73°研究人员提出GABLE框架,利用大语言模型模拟疫情中的人类行为变化。该模型在法国COVID-19案例中成功复现了人口混合和年龄特定接触结构。短期预测中,LLM生成的接触矩阵优于基于真实移动数据的矩阵,且预测时间越长优势越明显。GABLE还能评估候选政策实施前后的疫情和人类行为响应。论文GABLELLM疫情模型推荐理由:GABLE用大语言模型模拟人类行为变化,比传统移动数据预测更准,还能提前评估政策效果。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GABLE