CityBehavEx：可扩展且经过经验验证的 LLM 辅助城市模拟平台

最近基于 LLM 的多智能体城市模拟器可以生成语义丰富的城市惯例，但它们的扩展成本仍然很高，并且通常根据经验流动模式进行验证很弱。我们推出了 CityBehavEx，这是一个交互式 LLM 辅助城市模拟平台，可扩展到城市规模的人口，公开代理行为以供检查，支持实证验证，并生成更好地匹配现实世界空间、时间和语义分布的移动模式。 CityBehavEx 不是为每个代理操作调用 大语言模型，而是将已建立的人员移动模型与微调的交叉编码器相结合，以估计代理配置文件、计划和活动转换之间的语义一致性。这种设计可实现大规模模拟，正如在单个消费级 GPU 上在一小时内对 75 天内 100,000 个代理进行的案例研究所证明的那样。该平台允许用户定义模拟区域、启动实验、检查轨迹和活动轨迹、调试不切实际的行为，并根据现实世界的移动性、时间使用和语义指标验证生成的例程。