精确的新模型在多种情况下预测人类行为

7月16日，物理学家，密歇根大学，斯坦福大学和Moblab商业教育实验平台的科学家开发了一种新的人工智能系统，称为“基本行为模型”（BE.FM）。该AI模型是第一个专门的模型，该模型着重于人类行为的预测，模拟和推断。相关研究结果发表在社会科学研究网络的准备服务器上。与基于一般文本培训的传统AI不同，BE.FM使用一组行为科学数据进行培训。研究团队创建了一个行为数据库，其中包含约20,000次调查和数千个科学研究数据，从而使模型能够加深人类行为背后的动机，并在四种应用程序场景中表现出出色的表现。该模型具有准确预测真实行为的能力。以银行业为例：必要时RY可以评估客户群的偏好对各种投资选择，BE.FM可以预测选择趋势，合作和风险承受能力，并为经济建模，产品测试和政策制定提供低成本的行为模拟解决方案。该模型可以实现心理特征和人群数据的双向推断。这不仅通过基本信息（例如年龄和性别）来扩展人格特质，而且还允许根据人格特质来推断人口属性，这些特质在用户肖像的构建和定制服务的设计中具有巨大的价值。该模型也非常适合获取环境因素对行为的影响，例如对1月至2月之间行为变化的分析。您可以准确地将情境变量的机制确定为季节性因素和社会规范，并为行为干预提供科学基础。作为基于大型的系统Cale语言模型架构BE.FM可以有效地整合行为的科学知识，帮助完成文学审查，研究设计等学术任务，并成为科学研究人员的聪明合作伙伴。根据测试数据，在以前的情况下，BE.FM性能明显优于GPT-4O等传统模型，其预测结果与人口行为的实际分布一致。该团队正在努力攀登应用程序方案，目的是赋予人类决策的所有领域。