論文の概要: HUMANLLM: Benchmarking and Reinforcing LLM Anthropomorphism via Human Cognitive Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10198v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 08:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.067055
• Title: HUMANLLM: Benchmarking and Reinforcing LLM Anthropomorphism via Human Cognitive Patterns
• Title（参考訳）: HUMANLLM:人間の認知パターンによるLLM擬人化のベンチマークと強化
• Authors: Xintao Wang, Jian Yang, Weiyuan Li, Rui Xie, Jen-tse Huang, Jun Gao, Shuai Huang, Yueping Kang, Liyuan Gou, Hongwei Feng, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,心理的パターンを因果力の相互作用として扱うフレームワークであるHUMANLLMを提案する。 12,000の学術論文から244のパターンを構築し、2-5のパターンが相互に強化、衝突、変調されるシナリオ11,359を合成する。 我々の二重レベルチェックリストは、個々のパターンの忠実度と創発的なマルチパターンのダイナミクスを評価し、強い人間のアライメントを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.17423586203706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in reasoning and generation, serving as the foundation for advanced persona simulation and Role-Playing Language Agents (RPLAs). However, achieving authentic alignment with human cognitive and behavioral patterns remains a critical challenge for these agents. We present HUMANLLM, a framework treating psychological patterns as interacting causal forces. We construct 244 patterns from ~12,000 academic papers and synthesize 11,359 scenarios where 2-5 patterns reinforce, conflict, or modulate each other, with multi-turn conversations expressing inner thoughts, actions, and dialogue. Our dual-level checklists evaluate both individual pattern fidelity and emergent multi-pattern dynamics, achieving strong human alignment (r=0.91) while revealing that holistic metrics conflate simulation accuracy with social desirability. HUMANLLM-8B outperforms Qwen3-32B on multi-pattern dynamics despite 4x fewer parameters, demonstrating that authentic anthropomorphism requires cognitive modeling--simulating not just what humans do, but the psychological processes generating those behaviors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なペルソナシミュレーションとロールプレイング言語エージェント(RPLA)の基礎として機能し、推論と生成において顕著な能力を示している。 しかしながら、人間の認知や行動パターンと真に一致させることは、これらのエージェントにとって重要な課題である。 本稿では,心理的パターンを因果力の相互作用として扱うフレームワークであるHUMANLLMを提案する。 我々は,約12,000の学術論文から244のパターンを構築し,内的思考,行動,対話を表現するマルチターン会話を用いて,2-5パターンの強化,対立,相互変調を行うシナリオ11,359を合成する。 我々の二重レベルチェックリストは、個人パターンの忠実度と創発的マルチパターンのダイナミックスの両方を評価し、強い人間のアライメント(r=0.91)を達成するとともに、全体論的指標がシミュレーション精度と社会的好ましさを両立させることを示した。 HUMANLLM-8Bは、4倍のパラメータにもかかわらず、Qwen3-32Bを多パターン力学で上回り、真正の人間同型は認知モデルを必要とすることを証明している。

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