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考虑集体决策的过程，其中一组个人可以从替代宇宙之间进行交互选择一个首选结果。在这种情况下，“表示”是通过代理代理人参与来使个人的偏好在过程中存在的活动。他们的“代表”。为此，学习的人类行为模型具有填补这一角色的潜力，对多代理情景研究和机制设计具有实际意义。在这项工作中，我们调查了培训语言代理人以人类代理人代表的身份行事的可能性，适当地表达了他们所代表的个人的偏好。首先，我们将集体决策的设置正式化，这是一组代理与决策机制之间的互动过程。在此基础上，我们将数字表示的问题形式化，这是对代理行为的模拟，从该机制中产生同等结果。最后，我们在各种人类之间进行共识，并证明了对大型语言模型充当数字代表的可行性，我们进行了经验案例研究。
语言代理作为集体决策的数字代表
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