速報 經驗基礎 LLM 代理人大幅提升災害模擬真實度 大型語言模型（LLM）代理人常用於模擬災害情境下的人類行為，但生成式推理常偏離實際群體模式。最新研究提出經驗基礎LLM代理人框架，將人口統計、時間使用調查數據與城市脈絡融入代理人決策。驗證顯示，正常與熱浪條件下模擬準確度相關係數分別從0.528與0.349提升至0.912與0.836，誤差大幅降低，真實反應捕捉率從20.6%提高到46.4%。
