貝式信念更新

深度分析

以大型語言模型驅動的多代理系統模擬教室社會認知不確定性

研究背景：在實際教室中，學生的社會認知受限且存在不確定性。核心技術：以大型語言模型驅動的多代理框架，為每位學生建構主觀圖並使用受限檢索增強生成，加入社交焦慮擾動與信任門控的貝式更新。主要結果：模擬能在不使用全域資訊的情況下，重現真實課堂的群體認知分化與排名誤差，顯示局部互動對認知擴散的關鍵影響。