深度分析 PrivacyReasoner：以代理架構模擬人類隱私思維的大型語言模型研究 先前的 LLM 隱私研究多聚焦於合成情境的規範判斷，缺乏對使用者實際隱私觀的探討。PrivacyReasoner 透過三大機制：LLM 辨識自然語言中的隱私線索、從真實評論重建使用者隱私心態、以及情境過濾器動態激活相關信念，提升對個人隱私關切的預測精度。實驗在 Hacker News 討論中驗證，顯著優於基線模型，且具跨領域泛化能力。（原文未詳述）
