Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Agentopia: Long-Term Life Simulation and Learning in Agent Societies

Agentopia: 智能体社会中的长期生活模拟与学习

Xintao Wang, Sirui Zheng, Hongqiu Wu, Weiyuan Li, Jen-tse Huang, Minghao Zhu, Can Zu, Qi Deng, Jiawei Wang, Qianyu He, Heng Wang, Xiaojian Wu, Yunzhe Tao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出Agentopia框架，模拟100个智能体在10年内的社会生活，通过生命奖励训练LLM，提升其社交智能，并在角色扮演基准上取得15.6%的提升。

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PromptPrint: Behavioral Biometrics Through Natural Language Prompting in LLMs

PromptPrint: 通过自然语言提示在LLMs中的行为生物特征

Shaiv Patel, Kartik Narayan, Vishal Patel

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出PromptPrint，研究用户与LLM交互的简短提示是否包含可识别的行为生物特征，通过词汇、句法和话语模式分析，发现词汇稳定性假设成立，但存在唯一性-一致性悖论，且身份信号对语义改写脆弱。

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