09:07
官方账号arXiv cs.AI@Yicheng Mao, Haoyang Li, Rob Deardon, Hongru Du
精选73°
推荐理由：GABLE用大语言模型模拟人类行为变化，比传统移动数据预测更准，还能提前评估政策效果。
COVID-19
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9月1日
09:07
研究人员提出GABLE框架，利用大语言模型模拟疫情中的人类行为变化。该模型在法国COVID-19案例中成功复现了人口混合和年龄特定接触结构。短期预测中，LLM生成的接触矩阵优于基于真实移动数据的矩阵，且预测时间越长优势越明显。GABLE还能评估候选政策实施前后的疫情和人类行为响应。
6月26日
10:59
10:59
官方账号arXiv cs.AI@Alina Bazarova, Johann Fredrik Jadebeck, Henrik Zunker, Carolina J. Klett-Tammen, Torben Heinsohn, Wolfgang Wiechert, Katharina Noeh, Stefan Kesselheim
推荐理由：这篇论文用COVID-19数据实测，SBI比MCMC快几十倍，精度不输，适合需要快速迭代的流行病学建模场景。