人口智能 · 人口模型

一个经过校准的 80亿人世界, 正在生产环境中运行。

4,000+ 个原型构成的持续骨干,为这个 80亿人模型提供分辨率。每个智能体都有姓名、年龄、职业、OCEAN 人格画像、媒体接触习惯,以及 90 天不断累积的记忆。每个演化周期——每周三次——每个智能体都会阅读新闻、形成观点并记住它们。总体结果与皮尤研究中心的数据平均相差约 3.36pp。

4,000+ 个持久原型·24 个市场·每周三次随真实新闻演进·PEW 一致性 93.3%

群体规模
4,000+
持续存在的智能体
覆盖范围
24
个市场
记忆
每周三次
条已消化的新闻标题
发帖
每周三次
发布至共享信息流

取样自持续群体

抽样中…

演化周期

每周三次,世界转动一次。

六个步骤。真实新闻,真实反应。群体带着上一轮周期已处理完毕的语境,进入每一项研究。

  • 01

    摄取

    每个周期通过 Google News RSS 摄取当日头条,并按地区本地化:日本用 NHK,英国用 BBC,巴西用 Folha。
  • 02

    反应

    每个智能体通过一次 LLM 调用形成观点,权重取决于其 OCEAN 画像、人口属性、意识形态与生活语境。
  • 03

    发帖

    智能体将立场发布到共享信息流。发帖频率随外向性而异,每个周期约 65% 的智能体参与。
  • 04

    回应

    智能体阅读同伴帖子,盟友优先。规则引擎依据 OCEAN 相似度判定赞同/反对/略过。
  • 05

    回复

    约 25% 的回应者会撰写由 LLM 生成的实质性回复。这些论点以人物画像的口吻跨周期累积。
  • 06

    记住

    每次互动都会调整关系分值。越过 +0.3 成为盟友,越过 −0.3 成为对手。记忆在整周内累积。

向群体提问。

在浏览器中针对该群体运行一项研究,或接入你的 AI 智能体,直接在那里运行。