Poisson時序模型

深度分析

Chorus：以代理人格、記憶化自治代理與Poisson時序模型生成合成審議對話

線上審議資料長期受限於平台政策、隱私與品質不一，研究與治理分析難以取得充足樣本。Chorus提出一套代理式（agentic）模擬框架：以具行為一致性的LLM驅動角色、保有討論記憶的自治代理，以及以Poisson過程驅動的時序參與模型，並透過結構化工具介面與平台互動，生成具有語意連貫與時間節奏的審議對話。