基于八字的人物仿真基准：评估 AI 在时序与人格推理方面的能力
计算与语言
2025-10-28 v1
摘要
人类无感虚拟人物是游戏、叙事和虚拟现实中至关重要的，但当前方法依赖大量标注数据或手工的人格提示，不利于规模化生成真实且在情境下连贯的人格。我们创建了第一个基于八字的人格推理 QA 数据集，其中将真实人类经历按财富、健康、亲属、职业和关系分为生活事件问题和答案。此外，我们提出了第一个八字-LLM 系统，将符号推理与大型语言模型集成，以生成时序动态和细粒度的虚拟人物。与深度寻求-v3 和 GPT-5-mini 等主流大型语言模型相比，我们的方法在准确率上实现了30.3%-62.6%的提升。此外，当使用错误的八字信息时，我们的模型准确率下降20%-45%，显示出文化根植的符号-LLM 集成对于实现真实人格仿真的潜力。
引用
@article{arxiv.2510.23337,
title = {BaZi-Based Character Simulation Benchmark: Evaluating AI on Temporal and Persona Reasoning},
author = {Siyuan Zheng and Pai Liu and Xi Chen and Jizheng Dong and Sihan Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23337},
year = {2025}
}