論文の概要: HugAgent: Benchmarking LLMs for Simulation of Individualized Human Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15144v3
- Date: Thu, 06 Nov 2025 23:39:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 16:56:01.092896
- Title: HugAgent: Benchmarking LLMs for Simulation of Individualized Human Reasoning
- Title（参考訳）: HugAgent: 個人化された人間推論のシミュレーションのためのLLMのベンチマーク
- Authors: Chance Jiajie Li, Zhenze Mo, Yuhan Tang, Ao Qu, Jiayi Wu, Kaiya Ivy Zhao, Yulu Gan, Jie Fan, Jiangbo Yu, Hang Jiang, Paul Pu Liang, Jinhua Zhao, Luis Alberto Alonso Pastor, Kent Larson,
- Abstract要約: 人間の推論シミュレーションを3次元で再考するHugAgentを紹介した。
このベンチマークはHugAgentとTraceYourThinkingとしてオープンソース化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.80877165363182
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulating human reasoning in open-ended tasks has long been a central aspiration in AI and cognitive science. While large language models now approximate human responses at scale, they remain tuned to population-level consensus, often erasing the individuality of reasoning styles and belief trajectories. To advance the vision of more human-like reasoning in machines, we introduce HugAgent (Human-Grounded Agent Benchmark), which rethinks human reasoning simulation along three dimensions: (i) from averaged to individualized reasoning, (ii) from behavioral mimicry to cognitive alignment, and (iii) from vignette-based to open-ended data. The benchmark evaluates whether a model can predict a specific person's behavioral responses and the underlying reasoning dynamics in out-of-distribution scenarios, given partial evidence of their prior views. HugAgent adopts a dual-track design: a human track that automates and scales the think-aloud method to collect ecologically valid human reasoning data, and a synthetic track for further scalability and systematic stress testing. This architecture enables low-cost, extensible expansion to new tasks and populations. Experiments with state-of-the-art language models reveal persistent adaptation gaps, positioning HugAgent as the first extensible benchmark for aligning machine reasoning with the individuality of human thought. The benchmark, along with its complete data collection pipeline and companion chatbot, is open-sourced as HugAgent (https://anonymous.4open.science/r/HugAgent) and TraceYourThinking (https://anonymous.4open.science/r/trace-your-thinking).
- Abstract（参考訳）: オープンエンドタスクにおける人間の推論をシミュレートすることは、AIと認知科学における中心的な願望であった。
大規模な言語モデルは現在では人間の反応を近似しているが、人口レベルでのコンセンサスに調整され続けており、しばしば推論スタイルや信念の軌跡の個性を消去している。
機械におけるより人間的な推論のビジョンを進めるために、人間の推論シミュレーションを3次元に沿って再考するHugAgent(Human-Grounded Agent Benchmark)を紹介します。
(i)平均から個別の推論まで
(二)行動模倣から認知アライメント、及び
(iii)ヴィグネットベースからオープンエンドデータ。
このベンチマークは、モデルが特定の人の行動反応を予測できるかどうかを評価する。
HugAgentは、生態学的に有効な人間の推論データを収集するためのシンク・アラウド法を自動化・スケールするヒューマントラックと、さらなるスケーラビリティと系統的なストレステストのための合成トラックというデュアルトラックデザインを採用している。
このアーキテクチャにより、新しいタスクや人口への低コストで拡張可能な拡張が可能になる。
最先端の言語モデルを用いた実験は、HugAgentを人間の思考の個性と機械推論を整合させる最初の拡張可能なベンチマークとして位置づけ、永続的な適応ギャップを明らかにしている。
このベンチマークは、完全なデータ収集パイプラインと共同チャットボットとともに、HugAgent(https://anonymous.4open.science/r/HugAgent)とTraceYourThinking(https://anonymous.4open.science/r/trace-your-thinking)としてオープンソース化されている。
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