HawkesLLM：用时间影响模型控制文本仿真的信息传播

智能体文本模拟系统依次生成内容，每条内容都可能成为后续步骤的上下文，使不确定性具有路径依赖：早期的歧义可能影响后续输出。HawkesLLM 将时间影响建模与文本生成分离，把级联过程表示为由文本生成智能体组成的网络。多元 Hawkes 过程刻画各节点随时间的激活，以及哪些早期输出应影响后续提示；语言模型再根据该时间模型选取的精简记忆生成新事件。研究在未参与构建的 GDELT（全球事件、语言和语调数据库）新闻级联案例中评估框架，跟踪输出与局部留出参考材料的语义对齐，并区分局部与全局漂移。在这一案例中，HawkesLLM 在有限提示记忆预算下改善了后期语义对齐。