大语言模型为生成会话代理带来了重大进展，使得在各种话题上实现无缝、情境相关的对话成为可能。然而，现有的以语言模型为驱动的对话代理拥有固定的个性和功能，限制了它们适应个人用户需求的能力。通过创建具有特定专长或特点的个性化代理人物，可以解决这个问题。尽管如此，我们对人们如何定制和与代理人物互动缺乏了解。在这项研究中，我们调查了用户如何定制代理人物以及其对互动质量、多样性和动力的影响。为此，我们开发了 CloChat，这是一个支持在大语言模型中轻松准确地定制代理人物的接口。我们进行了一项研究，比较了参与者如何与 CloChat 和 ChatGPT 互动。结果表明，参与者与定制代理人物建立了情感纽带，进行了更加动态的对话，并表现出对维持互动的兴趣。这些发现为未来使用大语言模型的对话代理系统的设计提供了启示。

Feb, 2024

大型语言模型（LLMs）可以用作代理来模拟人类行为，具备理解人类指令和生成高质量文本的强大能力。本研究旨在训练一个代理，拥有特定人物的个人资料、经历和情感状态，而不是使用有限的提示来指导 ChatGPT API。为了评估我们方法的有效性，我们建立了一个测试场，对训练的代理进行面试并评估其是否记忆了所扮演的角色和经历。实验结果呈现有趣的观察结果，有助于构建未来人类的模拟体。

Oct, 2023

大语言模型在构建特色人工智能代理方面的性能评估以及自动度量指标的定量评估，突显了进一步提高大语言模型在构建特色人工智能代理方面能力的潜在方向。

Mar, 2024

大型语言模型在决策中是否可以替代人类是一个近期的研究课题。本研究中，我们通过使用高质量小说中的人物分析数据构建了 LIFECHOICE 数据集，并进行了多项实验，研究了 LLMs 在以人物为驱动的决策中的能力。结果表明，目前的 LLMs 在此任务中显示出有希望的能力，但仍有很大的改进空间。因此，我们进一步提出了基于人物记忆检索的 CHARMAP 方法，通过该方法可以获得 6.01％的准确率提升。我们将公开提供我们的数据集和代码。

Apr, 2024

本文利用大型语言模型（LLM）通过个性化对话生成，基于个人特点和人格特质创建了一个合成对话数据集，从而证明了个性化对话模型和与 PersonaChat 相比的表现优势。

Jan, 2024

通过建立 Generator-Critic 架构，使用 LLM 生成会话，借助 Synthetic-Persona-Chat 评估了高质量对话数据集对 NLP 模型的影响。

Dec, 2023

使用 AgentSims 构建任务评估方法，解决现有评估方法的局限性，并提供易于使用的基础设施，供研究人员测试大语言模型的能力。

Aug, 2023

本文探讨了使用心理测量测试来量化和分析大型语言模型输出中的人格特质的可靠性和有效性，并讨论了如何对这些模型进行塑造的潜在应用和伦理影响，特别是关于负责任地使用 LLM。

Jul, 2023

本文探索了一种方法，即在特定的游戏场景中测试大型语言模型的表现，以此来深入了解它们是否能像环境理解代理一样进行操作，涵盖了五个交互设置，并表明当前聊天优化的大型语言模型在一定程度上能够遵循游戏规则，并且用于衡量游戏表现和调查 LLM 的性能具有诊断价值。

May, 2023

最近大型语言模型的成功引起了广泛关注，发展适应不同说话者特征和风格的角色扮演对话代理人以增强其执行一般和特殊目的对话任务的能力，然而，个性化生成话语的能力，无论是由人类还是大型语言模型进行，尚未得到很好的研究。为了填补这一差距，我们的研究引入了一个新颖的评估挑战：在代理人生成的对话中进行说话人验证，目的是验证两组话语是否来自同一个说话人。为此，我们收集了一个包含数千名发言人及其话语的大型数据集，并开展了实验设置下的说话人验证模型的开发和评估。我们进一步利用说话人验证模型评估了基于大型语言模型的角色扮演模型的个性化能力。全面的实验表明，当前的角色扮演模型未能准确模仿说话者，主要原因是它们固有的语言特点。

May, 2024