P2P：用紧凑LLM集成重建人群偏好
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P2P：用紧凑LLM集成重建人群偏好
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AI 综述
Bingchen Wang 等作者提出并验证了 Prompts to Proxies（P2P），一个两阶段推理时系统，用于从有限的公开调查数据重建目标人群的聚合问卷回答。该系统先用结构化属性提示构建代理池，再用 L1 正则化回归筛选出紧凑的加权集成。作者称，这一方法可模拟人类偏好，实现人口级调查对齐。
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最新进展10月31日 12:00
P2P：用紧凑 LLM 集成模拟人类偏好，实现人口级调查对齐报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIP2P：用紧凑 LLM 集成模拟人类偏好，实现人口级调查对齐
研究者提出 Prompts to Proxies（P2P），一个两阶段推理时系统，通过结构化属性提示构建代理池并用 L1 正则化回归筛选紧凑加权集成，从有限公开调查数据重建目标人群的聚合问卷回答。
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- 可比范围当前
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