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解决的问题

OASIS 旨在研究数字环境中的复杂社会现象，如信息传播、群体极化和从众行为。它提供了一种可扩展的方式，模拟 Twitter 和 Reddit 等社交媒体平台上大量用户群体的行为，而无需为每次交互使用真实世界的数据。

工作原理

该系统使用大型语言模型（LLM）代理来模拟用户。它可以扩展到多达一百万个代理，每个代理能够执行 23 种不同的操作（例如，关注、评论、转发）。模拟环境结合了基于兴趣和基于热门分数的推荐算法，以模拟真实社交网络中内容的发现和分发方式。

适用对象

该工具主要面向研究社会动态、数字社会学以及 AI 代理对社交媒体互动影响的研究人员。

亮点

• 大规模可扩展性：支持多达一百万个代理的模拟。
• 动态环境：模拟社交网络和内容实时变化的流动性。
• 丰富的动作空间：代理可以执行 23 种不同的操作，以创建多方面的互动。
• 集成推荐：包含内置推荐系统，以模拟真实的内容发现。