高瓴人工智能学院人大团队研发：「社会万象模拟平台」——探索未来社会的数字实验室

在人工智能与社会科学交汇的前沿，中国人民大学高瓴人工智能学院的精英团队匠心独运，隆重推出了创新性科研成果——社会万象模拟平台。这一平台，命名为“YuLan-OneSim”，寓意着智能之叶在虚拟与现实的交界处绽放，它不仅是技术的集大成者，更是理解、预测并优化社会运行机制的数字沙盘。通过高度仿真的算法和大数据分析，YuLan-OneSim能够模拟复杂多变的社会现象，从城市规划到公共政策的影响评估，乃至社会行为模式的演变，为学者、决策者提供了一个前所未有的工具，旨在以科技之力，深化我们对社会动态的理解，引领更加智慧、可持续的社会发展之路。

　　Yulan-OneSim是什么 　　 　　Yulan-OneSim的主要功能 　　无代码场景构建：用户只需通过自然语言与系统交互即可描述和细化模拟场景，系统会自动生成对应的执行代码，大大降低了对编程能力的需求。 　　丰富的预设场景库：包含50多个涉及经济学、社会学、政治学等多个社会科学领域的标准模拟场景，为研究人员提供了多样化的研究材料。 　　持续演进的能力：根据外部反馈不断调整和改进LLM，提高模拟的真实性和可靠性。 　　大规模模拟支持：依托分布式架构技术，可以轻松处理高达10万智能体的复杂模拟任务。 　　AI社会研究助手：自动将研究议题转换成具体的模拟情境，并生成详尽的研究报告，从初始概念到最终文档形成全流程自动化。 　　Yulan-OneSim的技术原理 　　情景结构化处理：遵循Overview,DesignConcepts,andDetails(ODD)协议，将用户的需求转化为结构化的场景说明。 　　行为流程绘制：依据ODD协议提取智能体类型及其行为逻辑，绘制出行为图表，明确各智能体间的相互作用规则。 　　代码自动化生产：根据行为图表生成可运行的模拟程序代码，采用模块化的方法保证代码的质量与可维护性。 　　全面的数据准备：生成环境数据、智能体配置数据以及智能体间关系数据，保障模拟的完整性与一致性。 　　灵活的智能体模块：每个智能体由配置、记忆、规划及行动四个部分构成，支持高度个性化定制。利用事件驱动的异步事件总线机制，实现并行计算和高效事件管理。基于主从节点体系结构，在大规模智能体情况下优化通信效率和资源配置。 　　反馈引导进化系统：采用Verifier–Reasoner–Refiner–Tuner(VR2T)框架对模拟结果进行评估与优化，系统生成的响应经过验证、推理、修正和微调后进一步增强LLM的表现。 　　AI社会研究专家子系统：实验设计组件负责将研究目标转化为具体模拟场景，包括生成潜在研究问题、检验场景可行性以及制定ODD协议；报告生成组件则基于模拟结果创建深入分析的报告，涵盖数据解析、报告框架搭建、文本创作以及最终审核环节。 　　Yulan-OneSim的项目地址 　　GitHub仓库： 　　arXiv技术论文： 　　Yulan-OneSim的应用场景 　　经济领域：可用于模拟劳动力匹配、拍卖市场、银行储备等经济活动，评估不同政策或机制的实际影响。 　　社会学领域：探讨文化资本、信息传播、社会规范等社会现象，揭示社会结构与个人行为之间的相互作用。 　　政治学领域：分析选民行为、政策推行、选举极化等问题，评估制度和政策的社会效应。 　　心理学领域：研究认知失调、情绪感染、从众心理等心理现象，探索心理行为的基本规律。 　　公共卫生领域：模拟疾病传播、健康差异、社区健康管理等公共健康议题，评价干预策略的效果。 　　

以上就是YuLan-OneSim—人大高瓴AI团队推出的社会模拟器的详细内容，更多请关注其它相关文章！