注意差距：通过Mixture-of-Minds模拟人类

预测一个群体将如何回答一个新的问题，这是长久以来的目标。统计方法在大规模上取得成功，但在个体层面上却失败了。大语言模型模拟器继承了这个差距。它们恢复了群体的中心趋势，同时平滑了其多样性，并且携带社会偏见和使个体预测变得脆弱，这些都扭曲了个人的预测。本文介绍Anacreon，这是一个针对狭窄、具体领域的个体水平观众模拟器。Anacreon学习一个作者嵌入，将个体分开；围绕种子人聚集一个现实的质性语料库，并为每个集群训练一个专门的适配器，混合体的大脑，基于Gemma~4 12B基础。它从公开文本中收集人口统计学、心理特质和调查结果，并为每条记录附加一条情感链。通过打乱响应选项并平衡训练分布来减少提示的脆弱性，从而减少了积极偏见。在大规模、外部来源的调查上，Anacreon达到0.775的最新顺序对齐度，这是场地上已经收敛的个体水平准确性测量值，仍然保留着轻微的偏差。这项工作是朝着从忠实模拟器中提取汇总见解迈出的一大步。