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生成人工智能（AI）的进步是跨不同领域创新的前所未有的机会，同时引入了复杂的挑战。生成AI中的个性化功能性个性化需要精确的用户模式，由于单个偏好的复杂性和可变性，这可能很难实现。此外，交互式AI算法的成功在很大程度上依赖于访问培训的综合交互数据，在数据收集和隐私方面构成挑战。最后，由于它们的互动性质，对这些AI系统的评估在规模上特别困难。用户仿真涉及使用智能代理在与AI系统交互期间模仿真实用户的决策，为所有这些挑战提供了有希望的解决方案。通过提供用于培训，测试和完善AI系统的受控环境，用户模拟成为生成AI中安全和负责任进步的关键推动者。本文概述了这个重要的新兴主题，强调了其跨学科性质及其广泛的影响。作为一个研究主题，用户模拟本质上是Interdisci-5属，与计算机科学内外的不同领域相交。例如，它借鉴了Psy Chology，Economics和Human-Computer互动的概念，以创建用户行为的准确和代表性的模型[5]。大语言模型（LLMS）的成功成功使模拟复杂的用户操作并导致其广泛使用
生成ai
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