多模态 LLM 代理在城市感知情境中的人格效应分析
计算与语言
2026-05-29 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
多智能体系统
摘要
我们研究人格提示如何塑造多模态大语言模型在城市感知情境中生成的语言。我们利用 59,808 条来自 1,200 个人格条件化代理人的数据,分析不同人格下的标题、论证和感知标签。结果表明,标题在不同人格之间收敛得很强,而论证显示出与社会经济和政治属性相关的系统性差异,感知标签未显示统计显著的人格相关差异,尽管存在趋势。主题分析进一步揭示,人格在解释同一场景时强调不同的评估性主题。
引用
@article{arxiv.2605.29064,
title = {Analyzing Persona Effects in Generated Explanations from Multimodal LLM Agents in Urban Perception},
author = {Neemias da Silva and Myriam Delgado and Rodrigo Minetto and Daniel Silver and Thiago H Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29064},
year = {2026}
}
备注
10 pages, 6 figures