Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation

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本文提出了一种将大型语言模型(LLM)集成到代理框架中的新方法,用于生成灵活高效的个人移动性。该框架考虑个人活动模式和动机,通过与现实世界活动数据的一致性处理,提供了可解释的活动轨迹生成,为城市流动性分析提供了有力工具。

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本文是LLM系列文章,针对《Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation》的翻译。

作为城市居民的大型语言模型:一个用于个人移动生成的LLM-Agent框架

摘要

本文介绍了一种新的方法,将大型语言模型(LLM)集成到代理框架中,以实现灵活高效的个人移动性生成。LLM通过有效地处理语义数据并在建模各种任务时提供多功能性,克服了以前模型的局限性。我们的方法解决了将LLM与现实世界的城市流动数据相一致的关键需求,重点关注三个研究问题:将LLM和丰富的活动数据相一致,制定可靠的活动生成策略,以及探索LLM在城市流动中的应用。关键的技术贡献是一种新的LLM代理框架,该框架考虑了个人的活动模式和动机,包括将LLM与现实世界的活动数据相一致的自一致性方法,以及用于可解释活动生成的检索增强策略。在实验研究中,使用真实世界的数据进行全面验证。这项研究标志着基于真实世界的人类活动数据设计用于活动生成的LLM代理框架的开创性工作,为城市流动性分析提供了一个很有前途的工具。

1 引言

2 相关工作

3 问题描述

4 方法

5 实验

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