从宏观社会信号学习个体行为模拟
原文标题：Learning to Simulate Individuals from Macro Social Signals
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论文提出 macro2mind，利用预测市场的价格轨迹训练语言模型学习行为推理，用 GRPO 优化。模型在 Polymarket 上取得最优方向准确率，并零样本迁移到四个用户模拟基准，作为数据生成器可将下游模拟器准确率提升 15.5 个百分点。
- 问题
- 语言模型模拟个体行为时缺乏行为推理监督，个体标注多样性有限。
- 方法
- 用预测市场价格轨迹做GRPO训练，把行为推理拆成群体识别、信念更新、交互与价格聚合的显式步骤，配事后遗憾课程。
- 结果
- SWM-Bench上Polymarket方向准确率与相关性SOTA，零样本迁移到Humanual、OvertonBench、PRISM、CAD四个基准，作数据生成器使下游模拟器提升15.5个点。
- 影响
- 用户模拟与市场预测可直接复用宏观信号训练，无需个体标注，降低行为模拟数据成本。
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